Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем
This paper presents existing methods and models for the analysis of objects of social, ecological and economic nature and formation of the knowledge-based system for decision-making based on knowledge identification. The information and algorithmic support for practical management application of an...
Gespeichert in:
| Datum: | 2017 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2017
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117208 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1866302152376320000 |
|---|---|
| author | Kozulia, Tatiana V. Sharonova, N. V. Kozulia, Mariia M. |
| author_facet | Kozulia, Tatiana V. Sharonova, N. V. Kozulia, Mariia M. |
| author_sort | Kozulia, Tatiana V. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2018-03-30T15:35:21Z |
| description | This paper presents existing methods and models for the analysis of objects of social, ecological and economic nature and formation of the knowledge-based system for decision-making based on knowledge identification. The information and algorithmic support for practical management application of an arbitrary level complexity system object under conditions of the information uncertainty is presented. The justification process for employment feasibility of provisions from the synergetics and nonlinear theory of complex systems while modeling the system object's behavior is considered. The project is developed of the knowledge-based information-software system that provides the information processing for complex systems research. |
| doi_str_mv | 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.3.07 |
| first_indexed | 2025-07-17T10:23:19Z |
| format | Article |
| fulltext |
Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.М. Козуля, 2017
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 3 63
УДК 519.713: 631.411.6
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.3.07
ФОРМУВАННЯ ЗНАННЯ-ОРІЄНТОВАНОГО
ІНФОРМАЦІЙНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДОСЛІДЖЕНЬ
СКЛАДНИХ СИСТЕМ
Т.В. КОЗУЛЯ, Н.В. ШАРОНОВА, М.М. КОЗУЛЯ
Анотація. Виконано аналіз існуючих методів та моделей для об’єктів соціаль-
но-еколого-економічного змісту та формування знання-орієнтованої системи
для прийняття рішень на основі ідентифікації знань. Подано інформаційно-
алгоритмічне забезпечення практичного застосування керування системним
об’єктом будь-якого рівня складності в умовах невизначеності інформації. Роз-
глянуто процес обґрунтування доцільності звернення під час моделювання по-
ведінки системного об’єкта до положень синергетики і теорії нелінійних про-
цесів функціонування складних систем. Розроблено проект знання-
орієнтованої системи інформаційно-програмного забезпечення оброблення ін-
формації для дослідження складних систем.
Ключові слова: системний об’єкт, знання-орієнтована система, логічна мере-
жа, складна система, ентропійна оцінка, база знань, ентропійно-компараторна
оцінка, компараторна ідентифікація.
ВСТУП
Необхідність узгодження структури і характеристик процесів для керування
гармонійним розвитком системних об’єктів потребує звернення до методів
інтелектуального аналізу даних. Такий аналіз важливий для реєстрації по-
слідовності ефектів чи подій та процесів, які спричиняють їх ненормалізо-
ваний стан, тобто постає потреба у прийнятті рішення про порядок подаль-
шого перебігу змін у системі чи об’єкті, виходячи з наявної локальної
інформації з використанням знання-орієнтованих баз даних.
У літературі вітчизняних сучасників розглядається поняття самооргані-
зації як переходу від хаотичного до більш упорядкованого стану. Такі сис-
темні переходи є результатом необоротних нерівноважних процесів, які роз-
глянуто у працях І.Р. Пригожина, А.В. Коваль, І.І. Горбань [1–3]. Для опису
відношення за наявною вхідною і вихідною інформацією у вигляді знань
про стан і процес, що визначають перетворення у системі, використовують
логічні мережі, зазначені у працях Ю.П. Шабанова–Кушнаренка [4, 5].
Зарубіжні науковці Wang Xinghao [6], J. Kumari [7], Jae-Yoon Jung [8],
Parvathi Chundi [9] акцентують увагу на імітаційних моделях для визначення
стану і прогнозування змін у складних системах з метою прийняття рішень
щодо уникнення небезпек, планування заходів з усунення за-
гроз. Особливістю вирішення завдань еколого-економічного змісту за цими
працями є використання функції ентропії як індикатора стану будь-якого
рівня складності об’єкта [6–9].
Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.М. Козуля
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 3 64
Мета роботи — дослідження системних об’єктів соціально-еколого-
економічного змісту та формування знання-орієнтованої системи для
прийняття рішень на основі ідентифікації знань і вирішення таких завдань:
– обґрунтування методичних підходів та методичних основ оцінювання
стану складних систем в умовах невизначеності;
– розроблення бази знань проведення системного аналізу відповідно до
сформованого інформаційно-методичного забезпечення оцінювання стану
системних об’єктів;
– розроблення інформаційно-програмного забезпечення оброблення
інформації з отриманням однозначного подання результатів щодо стану сис-
тем і процесів за наданої повноти знань.
ОСНОВНІ НАУКОВІ РЕЗУЛЬТАТИ ТА ЇХ ПРАКТИЧНЕ ОЦІНЮВАННЯ
Під час дослідження системних об’єктів передбачається ідентифікація змін
характеристик фактичного стану складних систем еколого-соціально-
економічного змісту за даними стаціонарних моніторингових досліджень.
Порушення рівноважного розвитку об’єктів і поява небезпеки в систе-
мах навколишнього середовища (НС) визначається функцією відповідності
у вигляді стану складових систем і процесів. Для остаточного оцінювання
якості «об’єкт – середовище» надається комплексний результат оцінювання
на підставі послідовного розв’язання невизначеності із застосуванням поло-
жень синергетики, математичної логіки [4].
Динаміка змін системи визначається поступовими переходами: у почат-
ковий момент часу (стан А) усі системи об’єкта мають однаковий стабільний
характер функціональності, невизначеність відсутня, ентропія дорівнює ну-
лю. Після дії внутрішніх дестабілізувальних факторів чи порушення гомео-
стазу з НС (вплив зовнішніх факторів — випадковість, стохастичність не-
відповідності взаємодії «об’єкт – НС») (перехід А–В) поступово
включаються механізми самоорганізації системи і об’єкт загалом перехо-
дить у стохастичний стаціонарний стан (С, перехід В–С, ентропія S досягає
максимуму) (рис. 1, а).
Еволюційний розвиток системи у проміжному стані В наближається до
нормального розподілу (рис. 1, б).
Рис. 1. Характеристика змін за траєкторією максимальної ентропії
a pxi b
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
0,4
Si–pxi 0,2
0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
0
-0,5
S–10 -1
-1,5
px
a б S=ln(px)
Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 3 65
У межах функції розподілу випадкових подій (ефектів, відгуків) систе-
ми, визначених інтервалом ],[ ba , міститься зона невизначеності, яка іден-
тифікується за впровадженою в системний аналіз ентропійною функцією.
Згідно з рис. 1, б подається опис об’єкта за його динамікою за хаотичності
(повної невизначеності) і за значенням S або S :
.або][sign
;або][sign
)(
bbx
aax
xS (1)
Детерміновану величину а визначають як випадкову величину Х, ент-
ропійна функція якої має тут одиночний стрибок у точці а (рис. 1, б). Зміни
ентропії відзначено відгуком системи на трансформацію вхідної дії збоку
зовнішнього середовища на межі системи L , взаємодії отриманої інформа-
ції із внутрішніми факторами системи LM , що зумовлює прояв факторів
2M стабілізувального або деструктивного характеру з подальшою зміною
стану H відповідно HHM 2 або 2H . Інформативність такої системи
з урахуванням початкового стану і його варіації за рахунок вивільнення
зв’язаної енергії (негентропії), зважаючи на наявні процеси, відображають
аналогічно до зазначеної поведінки складових (множина X змінних х —
}{xX ) з поділом на відбиту і невідбиту частини, що дорівнює адитивній
негентропії I і ентропії відбиття S :
SII A . (2)
Розв’язання невизначеності в зоні ],[ ba завдяки ентропії стає можли-
вим, якщо за наведеною вище логікою формування структурного упорядку-
вання враховувати саме синергетичну теорію інформації, виходячи з ви-
вчення перетворень при взаємодії об’єкта з НС і систем у внутрішньому
просторі об’єкта. Відповідно до виразу (2) структура системи щодо
її упорядкування і хаотичності розглядається за законом збереження суми
хаосу і порядку. Зміна станів за результатами процесів взаємодії будь-яких
факторів, дії регулювальних і керувальних механізмів визначається законом
збереження інформації на міжвидовому інформаційному рівні. Звернення до
ентропійних характеристик стану і процесів, статики і змін щодо визначення
поняття «кількість інформації» обґрунтовано поєднанням і нерозривністю
взаємозв’язку комбінаторного, імовірнісного і синергетичного підходів.
Урахування взаємодії систем із синергетичним ефектом самоорганіза-
ційної дії дозволяє стабілізувати стаціонарний стан «система )( 0H – НС
)(W » відповідно до змін «стан0 – процес (зовнішній фактор – внутрішній
фактор, внутрішній фактор – внутрішній фактор) – стан0» (рис. 2). Такий
аналітичний підхід дає змогу послідовно вирішувати проблему невизначе-
ності конкретної ситуації. Стабілізація системи за взаємодії з хаотичною
дією НС визначається на феноменологічній основі про ймовірність процесів,
які перебігають довільно з більшою імовірністю при зменшенні за
від’ємними значеннями ентропії взаємодії факторів (LM, HM2). Таким чи-
ном, в області невизначеності в інтервалі ],[ ba між значеннями ],[ max
2
min
2 xx
за ентропійною оцінкою встановлюється неідентифікована подія і фактор
керувальної дії.
Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.М. Козуля
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 3 66
Відповідно до логіки ентропійного розв’язання задачі відбувається іден-
тифікація стану системних утворень, складові яких зазнають від НС хаотич-
них непередбачених впливів з невизначеними за їх проявом наслідками.
Підґрунтям розпливчастості знань про параметри стану і його змін під дією
факторів НС є особливістю соціальної і екологічної систем та їх соціально-
екологічного утворення.
Уникаючи експертних процедур, звертаються до аналізу відповідностей
природному гомеостазу «об’єкт – НС» 0H , навколо якого взаємодіють зов-
нішні і внутрішні фактори, що відповідно до ентропійної функції розгляда-
ється як повернення до відновлення природних зв’язків між системами
0H ↔W → LM → 0H або самоорганізаційних синергетичних ефектів праг-
нення невпорядкованості до стійкого рівноважного стану за умови розгляду
вироблення ентропії )(KS , умовної ентропії )|( S і змін ентропії
0S . Зміни внутрішнього системного простору об’єкта у вигляді 2M
дещо стабілізує стан системи на рівні стаціонарності зв’язків з НС *
1H , що
характеризується наявністю негентропійної напруги і спонукає до вивіль-
нення енергії 2
*
1 MH та адаптації об’єкта до нових умов взаємодії із систе-
мами 1H .
Таким чином, за принципом максимуму ентропії визначається не тільки
фінальний стохастично-рівноважний стан системи, а й динаміка перехідних
процесів. Зі сприйняттям об’єктом (системою) дії стохастичного непередба-
ченого (невизначеного) характеру формується відповідна траєкторія макси-
мальної ентропії від початкового до кінцевого стаціонарного стану.
З урахуванням постановки завдань з оцінювання стану складних систем
відповідно до наявної інформації про дані , що містяться в отриманих ре-
зультатах або визначаються характеристикою для системи , запропонова-
но обґрунтувати загальну шкалу кількісних характеристик ентропійної
функції ідентифікації «стан системи – процес – стан системи» з використан-
ням логічної мережі як засобу опису будь-яких відношень; подання вхідної і
вихідної інформації у вигляді знань за наявності проміжних змінних щодо
0
2
3
4
0,2 0,4 0,6 0,8 1
0,4
0,3
(-S)i(px)i 0,2
0,1
1,1510-4
0
110-5 pxi 0,99
H0
LM
H0 ↔W
0
х2|p
pxSx )( 1
х2
max х2
min
1
M2
HM2
-1
Рис. 2. Розв’язання невизначеності стану системи за траєкторією ентропії процесів
самовідновлення стану (синергетичний підхід)
Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 3 67
перетворень у системах для лінійних логічних переходів як основного засо-
бу їх реалізації [4, 10, 11].
Для переходу до функції відношень між просторами стану в початко-
вий фіксований момент часу і простором зміни стану (за проявом відхилень
від звичайного) у деякий час за наявності елементів невизначеності розгля-
даються лінійні логічні перетворення з метою встановлення причино-
наслідкової компоненти об’єктивним засобом. Для виконання умови ліній-
ності функції співвідношення між наявною інформацією для і результа-
тами, отриманими чи визначеними, характеристикою для системи вигля-
ду PPF : , якщо 0)( S , є
))(),(()()]([ xPyxKyPF
x
, (3)
де для будь-якого y ),( yxK — предикат з P .
Ядро логічного перетворення задається графом відношень між скла-
довими критеріїв стану для і [4, 11]. Для виконання еколого-
економічного аналізу системний об’єкт у зв’язку зі складністю і наявніс-
тю множинних зв’язків з НС розглядаються в ситуації невизначеності для
критеріїв оцінювання: рівень економічного розвитку (а — економічна сис-
тема); індекс соціально-економічного благополуччя суспільства (b — соціа-
льно-економічна система); рівень екологічності (с — екологічна система);
оцінювання здоров’я населення (d — соціальна система). Наявні (відсутні)
інформаційні неточності пропонується доповнювати за допомогою функції
відношень, наприклад існування загальної інформації про економічні 1, со-
ціальні 2 та екологічні 3 показники якості (рис. 3).
Для отримання даних про надання загальної оцінки якості для , що
враховує усі критерії оцінювання, запроваджується ядро перетворення з
отриманням лінійно логічного переходу, тобто з’єднання, а кінцевий ре-
зультат з урахуванням інформації про набуває вигляду:
31)(),( yxyxxyxK dca ;
))())}(((,,,{)( 31 xPyxyxxdcbaxyQ dca
.))())(((},,,{ 3131 yyxxxxyxyxxdcbax dcbadca
Оскільки ),(),,(),,( 21 zxKzyKyxK — прямокутні матриці, то з’єднання
предикатів розглядається як добуток матриць:
a
b
c
d
1
2
3
Рис. 3. Графічна інтерпретація ядра лінійного логічного перетворення ),( yxK
Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.М. Козуля
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 3 68
),),(),((),(),(),( 2121 zyzyKyxKzyKyxKzxK
Ny
.
З урахуванням наявних процесів у системах здебільшого кінцевий ре-
зультат являє собою перетин усіх проміжних «продуктів» перетворень за
взаємодії «система – система», «система – внутрішнє середовище», «система
– зовнішнє середовище», «об’єкт – зовнішнє середовище» і має вигляд n-го
степеня лінійних перетворень:
)()(
1
yQKyQ i
n
i
n
, де ),(),( zyKyxKKKi ;
)()(
1
xPKyP i
n
i
n
, де ),(),( zyKyxKKKi . (4)
Шуканий результат отримують за збіжності вихідних даних на n-му та
)1( n -му і наступних )1( n -му, )2( n -му і т.д. кроках.
Стан системного об’єкта за наявності знань з певним рівнем неточності
і недостатності встановлюється за допомогою ентропійної функції і аналізу
невизначеностей, а кінцевий результат оцінювання за умов істотного впливу
НС визначається з урахуванням аналізу перебігу процесів. Останній фактор
подолання ситуації невизначеності дозволяє, крім статичних визначень для
системи при розв’язанні завдань керування і регулювання об’єкта еколого-
економіко-соціального змісту, встановити стабілізувальні фактори [10].
Перебіг будь-якого процесу, у тому числі і фізико-хімічної природи,
забезпечується певними умовами, які залежно від напрямку процесу, його
специфіки з отриманням визначених результатів характеризується змінни-
ми. Для встановлення особливостей проходження змін їх розбивають на
ймовірні процеси nPPP ,...,, 21 , імовірність перебігу яких зумовлюється змін-
ними nxxx ,...,, 21 , що визначаються скінченною множиною значень стану
процесу: як неможливий — a; виконується — b; здійснений — c. Таким чи-
ном, змінні мають вигляд },,{ cbax і значення }1,0{ (0 — подія не відбула-
ся), а зв’язки між процесами подають через предикати ,,...,, 21 nxxx
nLLL ,...,, 21 вигляду ),( 211 xxl , наприклад, для процесів 1P і 2P .
Неявна ситуація, яка складається щодо процесів, що відбуваються у сис-
темі, характеризується існуванням декількох альтернатив і необхідністю
синхронізації обраних подій в межах зафіксованих виконаних змін. Тоді не-
явний вибір визначається суміщенням конструкцій синхронізації і вибору
[10]. Так, процеси 1P і 2P можуть зумовлювати зміни у функціонуванні
процесів 4P і 5P , що в кінцевому підсумку стабілізують систему з ураху-
ванням проміжних подій t , які сприяють довільному перебігу процесів за
ентропійною оцінкою max S , max,proz S minsyst S .
Початкові параметри (змінні) властивостей системи дещо змінюються
в неявній формі внаслідок процесів самовдосконалення 1P і 2P з подальшою
взаємодією 3P для підтримання системи в стабільному стані, збалансовано-
му за логічною мережею завдяки прояву характеристик 54 x,x функціональ-
ності систем 4P і 5P (рис. 4) відповідно до запровадженої системи предика-
Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 3 69
тів з урахуванням змінної t }3,2,1,0{ щодо виконання подій таких процесів
121 ,,
2
PPP і 321 ,,
3
PPP та отримання 1CR :
Таким чином, пропонується уникати невизначеності у прийнятті
рішення щодо керування системними об’єктами соціально-еколого-
економічного змісту з використанням конструктивних моделей математич-
ної логіки, поєднуючи аналіз стану і процесів у системах і за їх межами,
тобто у НС. При цьому всі такі моделі поєднуються в цілісний аналітичний
комплекс з використанням ідеології організаційних механізмів тео-
рії синергетики. На думку Г. Хакена [11], синергетику можна розглядати як
форум, на якому вчені різних дисциплін обмінялися ідеями щодо того, як
обходитися з великими системами, що і є об’єктом дослідження прийняття
рішення в умовах ризик-невизначеності.
На основі наведеної вище методики оцінювання стану системних
об’єктів пропонується розробити клієнт-серверну систему для підтримання
прийняття рішення щодо управління якістю складними об’єктами (рис. 5).
Основу бази знань складають інформаційні дані про властивості систем
соціально-еколого-економічного змісту, вимоги безпеки до забезпечення їх
функціональності та нормативна база, знання про довільні процеси, що
сприяють адаптації, упорядкованості та самоорганізації об’єктів.
Істотна відмінність клієнт-серверної системи від раніше розроблених
програмних продуктів [12, 13] полягає в тому, що вона орієнтована на кори-
стувачів мобільних пристроїв і уможливлює доступ не лише через мобільний
додаток, але й через мережу Інтернет та дозволяє зберігати дані на сервері.
На практиці моделі «об’єкт – НС» для ентропійно-інформаційного ана-
лізу природно-техногенних систем і підходи формування знання-
орієнтованих даних на базі отриманих результатів реалізуються за алгорит-
мом, показаним на рис. 6.
Знання-орієнтована система
Графічний
інтерфейс
користувача
База
даних
Сервер
База знань[12]
Запит Виклик
Рис. 5. Клієнт-серверна система
L5
L7
L6
L4
L3
L1
L2
x2
х3
х1
х4
t
х5
Рис. 4. Логічна мережа ситуації неявного
вибору процесів змін
).,(
),,(
),,(
),,(
),,(
),,(
),,(
57
46
35
24
323
12
311
xtL
xtL
txL
txL
xxL
txL
xxL
Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.М. Козуля
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 3 70
Так, для дослідження відповідностей екологічному стану розглянуто
природно-техногенні комплекси території Зміївського району, які зазнають
впливу промислово-енергетичного комплексу, відповідно і забруднення
НПС важкими металами (ВМ).
Відповідно до положень компараторної ідентифікації визначено геохі-
мічний підпростір mAAA ,...,, 21 ( m — розмірність), для якого ),...,,( 21 mxxx
складені з факторів впливу у вигляді 2211 , AxAx , що становлять предмет-
ний простір з катіонних і аніонних форм ВМ UAAA m ...21 [14]:
21
VCr,Mo,,CuSr,Pb,Ni,Co,Zn,
xx
U .
Для опису трансформації у міграційному потоці стан ВМ подається
у вигляді двочастинного графу. Для аналізу стану фактора остаточного
впливу ВМ на суміжні середовища (у тому числі і на людину) враховують
зменшення рухливості за рахунок довільних процесів утворення ними не-
розчинних сполук, нагромадження в ґрунті і відсутність у біоматеріалі, що
задає множину можливих варіантів станів. Для оцінювання безпеки надхо-
дження ВМ в об’єкти НПС виникає необхідність характеристики відношень:
},{ 21 xx 2m , }CuSr,Pb,Ni,Co,Zn,{1 A ; }VCr,Mo,{2 A , тоді 21 AAS
є множиною пар вигляду ),( 21 xx , для яких відношення формуються за зна-
ченням ентропійного стану, тобто аналізу процесів змін і самоорганізацій-
них здатностей системи «ґрунт» загалом. Відношення, що є частинами од-
ного й того самого простору, однотипні, реалізовані операціями: об’єднання
– диз’юнкції або; переріз – кон’юнкція і. Для аналізованого стану
важких елементів з урахуванням імовірності відхилення їх кількості
від нормативно встановленого обмеження малого ризику 20% беруть таке
відношення [14]:
.2,0якщо,0
;2,0якщо,1
)( 1 x
x
xxP n
Ентропія при довільних процесах має збільшуватися і відповідно іден-
тифікується стан безпеки елемента у ґрунті [14].
А
на
лі
з
да
ни
х
у
ба
зі
з
на
нь
Отримання вхідного потоку
даних до бази знань
Галузь
дослідження
Вхідні дані
Перевірка
повноти Передавання
даних у систему
розрахунку +Використання
існуючих знань
про систему
Доповнення знань
про систему
–
Рис. 6. Алгоритмічне забезпечення оцінки відповідностей і отримання знань
Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2017, № 3 71
Аналогічно оцінюється стан здоров’я населення, що є відображенням
екологічності дослідженої території.
Таким чином, у роботі вперше запропоновано послідовне розв’язання
завдань невизначеностей для слабоструктурованих ієрархічно організованих
складних систем на основі запровадженого інформаційно-методичного за-
безпечення ентропійно-компараторної оцінки станів об’єктів дослідження
завдяки створенню знання-орієнтованої клієнт-серверної системи.
ВИСНОВКИ
У роботі подано методику оцінювання стану складних систем, інформацій-
но-програмного підтримання та її реалізації, що дозволило отримати такі
науково-практичні результати:
1) визначено основні елементи інформаційно-методичного забезпечен-
ня аналізу й оцінювання стану складних систем на рівні дослідження «стан –
процес – стан», що становить основу послідовного розв’язання невизначе-
ностей для оцінювання стану «об’єкт – НС» (див. рівняння (1)–(4));
2) обґрунтовано необхідність і доцільність застосування бази знань для
проведення аналізу систем з метою підтримання прийняття рішень в умовах
невизначеності, що дозволяє комплексно вирішувати питання результату
аналізу станів і змін у складних системах;
3) подано інформаційно-програмне забезпечення оброблення інформа-
ції з однозначним поданням результатів щодо стану систем і процесів за ви-
значеної повноти знань (див. рис. 5).
Наукова новизна отриманих результатів полягає в теоретичному обґрун-
туванні інформаційно-методичної системи з комплексного оцінювання яко-
сті системних об’єктів вигляду «стан системи – процес – рівень безпеки» на
основі розроблення інформаційно-інтелектуальних знання-орієнтованих си-
стем підтримання прийняття рішень, де вперше сформовано практичну ме-
тодику оцінювання відповідності стану і функціональних можливостей сис-
темних об’єктів та запропоновано аналітичну систему дослідження
різнорідних об’єктів вигляду «(система процес зовнішнє середовище)
стан система процес зміни системи – процес – (стан системи)' – (сис-
тема ' процес зовнішнє середовище)» для підтримання управлінського
рішення щодо сталого розвитку.
Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.М. Козуля
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2017, № 3 72
ЛІТЕРАТУРА
1. Пригожин И.Р. Порядок из хаоса / И.Р. Пригожин, И. Стенгерс. — М.: Наука,
1986. — 432 с.
2. Коваль А.В. Модель сценарно-целевого подхода при построении инфор-
мационно-аналитической системы / А.В. Коваль, Ю.Д. Бойко, Е.А. Зайцева
// Системный анализ и информационные технологии: материалы 16-й
Междунар. научно-техн. конф. SAIT-14. — К.: УНК «ИПСА» НУТУ
«КПИ», 2014. — С. 105–106.
3. Горбань И.И. Энтропия неопределенности / И.И. Горбань // Математичні
машини і системи. — 2013. — № 2. — С. 105–117.
4. Вечірська І.Д. Про дослідження властивостей лінійних логічних перетворень /
І.Д. Вечірська, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко // Системи обробки інформації.
— 2007. — Вип. 8 (66). — С. 130–133.
5. Голян Н.В. Алгебро-логические модели конструкций неявного выбора в
бизнес-процессах / Н.В. Голян, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко // Системи
обробки інформації. — 2011. — Вип. 8 (98). — С. 275–278.
6. Xinghao Wang. Editorial: environmental informatics for environmental planning and
management / Wang Xinghao // Journal of Environmental Informatics. — 2007.
— N 9 (1). — P. 1–3.
7. Kumari J. Entropy change as influenced by anthropogenic impact on a boreal land
cover – a case study / J. Kumari, A. Govind, A. Govind. // Journal of Environ-
mental Informatics. — 2006. — N 7 (2). — P. 75–83.
8. Jae-Yoon Jung. An entropy-based uncertainty measure of process models / Jae-Yoon
Jung, Chang-Ho Chin, Jorge Cardoso // Information Processing Letters. —
2011.— N 111. — P. 135–141.
9. Parvathi Chundi Rui Zhang. Entropy Based Measure Functions for Analyzing Time
Stamped Documents, Proceedings of the Fourth Workshop on Text Mining / Par-
vathi Chundi Rui Zhang // Sixth SIAM International Conference on Data Mining,
Hyatt Regency Bethesda, Bethesda, Maryland. — 2006.
10. Голян Н.В. Алгебро-логические модели конструкций неявного выбора в бизнес
процессах / Н.В. Голян, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко // Системи обробки
інформації. — 2011. — Вип. 8 (98). — С. 275–278.
11. Хакен Г. Синергетика: иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся
системах и устройствах / Г. Хакен. — М.: Мир, 1985. — 423 с.
12. Козуля Т.В. Информационно программное обеспечение оценки качества и
безопасности объектов исследования мониторинговых систем / Т.В. Козуля,
Н.В. Шаронова, М.М. Козуля, Я.В. Святкин // International Periodical Scien-
tific Journal “Intelecti”. — Tbilisi, 2015. — 3(53). — P.67–72.
13. Козуля Т.В. Формування знань-орієнтованих баз даних для визначення
комплексної методики ідентифікації якості складних систем / Т.В. Козуля,
Н.В. Шаронова, М.М. Козуля, Я.В. Святкін // Восточноевропейский журнал
передовых технологий. — Харьков, 2016. — 1/2 (79). — С. 13–21.
14. Козуля Т.В. Впровадження компараторної ідентифікації для комплексної
оцінки рівня безпеки об’єктів / Т.В. Козуля, Н.В. Шаронова, М.О. Білова,
М.М. Козуля // Системні дослідження та інформаційні технології. —
2015. — № 4. — С. 63–73.
Надійшла 09.11.2016
|
| id | journaliasakpiua-article-117208 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:23:19Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/2d/f2bc915a3b08654bf45e89fd222f4a2d.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-1172082018-03-30T15:35:21Z Knowledge-based information support formation for complex systems research Формирование знания-ориентированного информационного обеспечения исследований сложных систем Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем Kozulia, Tatiana V. Sharonova, N. V. Kozulia, Mariia M. system object knowledge based system logical net complex system entropy assessment knowledge base entropy and comparator assessment comparator identification системный объект знание-ориентированная система логическая сеть сложная система энтропийная оценка база знаний энтропийно-компараторная оценка компараторная идентификация системний об’єкт знання-орієнтована система логічна мережа складна система ентропійна оцінка база знань ентропійно-компараторна оцінка компараторна ідентифікація This paper presents existing methods and models for the analysis of objects of social, ecological and economic nature and formation of the knowledge-based system for decision-making based on knowledge identification. The information and algorithmic support for practical management application of an arbitrary level complexity system object under conditions of the information uncertainty is presented. The justification process for employment feasibility of provisions from the synergetics and nonlinear theory of complex systems while modeling the system object's behavior is considered. The project is developed of the knowledge-based information-software system that provides the information processing for complex systems research. Выполнен анализ существующих методов и моделей для объектов социально-эколого-экономического содержания и формирования знания-ориентированной системы для принятия решений на основе идентификации знаний. Представлено информационно-алгоритмическое обеспечение практического применения управления системным объектом любого уровня сложности в условиях неопределенности информации. Рассмотрен процесс обоснования целесообразности обращения при моделировании поведения системного объекта к положениям синергетики и теории нелинейных процессов функционирования сложных систем. Разработан проект знания-ориентированной системы информационно-программного обеспечения обработки информации для исследования сложных систем. Виконано аналіз існуючих методів та моделей для об’єктів соціально-еколого-економічного змісту та формування знання-орієнтованої системи для прийняття рішень на основі ідентифікації знань. Подано інформаційно-алгоритмічне забезпечення практичного застосування керування системним об’єктом будь-якого рівня складності в умовах невизначеності інформації. Розглянуто процес обґрунтування доцільності звернення під час моделювання поведінки системного об’єкта до положень синергетики і теорії нелінійних процесів функціонування складних систем. Розроблено проект знання-орієнтованої системи інформаційно-програмного забезпечення оброблення інформації для дослідження складних систем. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017-09-29 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117208 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.3.07 System research and information technologies; No. 3 (2017); 63-72 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2017); 63-72 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2017); 63-72 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117208/111296 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | системний об’єкт знання-орієнтована система логічна мережа складна система ентропійна оцінка база знань ентропійно-компараторна оцінка компараторна ідентифікація Kozulia, Tatiana V. Sharonova, N. V. Kozulia, Mariia M. Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| title | Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| title_alt | Knowledge-based information support formation for complex systems research Формирование знания-ориентированного информационного обеспечения исследований сложных систем |
| title_full | Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| title_fullStr | Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| title_full_unstemmed | Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| title_short | Формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| title_sort | формування знання-орієнтованого інформаційного забезпечення досліджень складних систем |
| topic | системний об’єкт знання-орієнтована система логічна мережа складна система ентропійна оцінка база знань ентропійно-компараторна оцінка компараторна ідентифікація |
| topic_facet | system object knowledge based system logical net complex system entropy assessment knowledge base entropy and comparator assessment comparator identification системный объект знание-ориентированная система логическая сеть сложная система энтропийная оценка база знаний энтропийно-компараторная оценка компараторная идентификация системний об’єкт знання-орієнтована система логічна мережа складна система ентропійна оцінка база знань ентропійно-компараторна оцінка компараторна ідентифікація |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/117208 |
| work_keys_str_mv | AT kozuliatatianav knowledgebasedinformationsupportformationforcomplexsystemsresearch AT sharonovanv knowledgebasedinformationsupportformationforcomplexsystemsresearch AT kozuliamariiam knowledgebasedinformationsupportformationforcomplexsystemsresearch AT kozuliatatianav formirovanieznaniâorientirovannogoinformacionnogoobespečeniâissledovanijsložnyhsistem AT sharonovanv formirovanieznaniâorientirovannogoinformacionnogoobespečeniâissledovanijsložnyhsistem AT kozuliamariiam formirovanieznaniâorientirovannogoinformacionnogoobespečeniâissledovanijsložnyhsistem AT kozuliatatianav formuvannâznannâoríêntovanogoínformacíjnogozabezpečennâdoslídženʹskladnihsistem AT sharonovanv formuvannâznannâoríêntovanogoínformacíjnogozabezpečennâdoslídženʹskladnihsistem AT kozuliamariiam formuvannâznannâoríêntovanogoínformacíjnogozabezpečennâdoslídženʹskladnihsistem |