Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна
The creation, specification, and operation of an expert system for processing information in the control system of an unmanned or remotely operated aerial vehicle is shown. The algorithm for constructing the training module of the expert system is considered. The composition and main components of e...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188343 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
System research and information technologies| _version_ | 1867334401768030208 |
|---|---|
| author | Graf, Maryna S. Kvasnikov, V. P. |
| author_facet | Graf, Maryna S. Kvasnikov, V. P. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Maryna S. Graf",
"institution": "ДП ДГЗІФ “УКРІНМАШ”, Київ"
},
{
"author": "V. P. Kvasnikov",
"institution": "Кафедра комп’ютеризованих електротехнічних систем та технологій аерокосмічного факультету Національного авіаційного університету, Київ"
}
] |
| author_sort | Graf, Maryna S. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2020-03-02T17:05:10Z |
| description | The creation, specification, and operation of an expert system for processing information in the control system of an unmanned or remotely operated aerial vehicle is shown. The algorithm for constructing the training module of the expert system is considered. The composition and main components of expert systems are given, on the basis of which the structure and the interaction scheme of its components are built, taking into account the participation of a person in the structure during training. The interaction of the system with the sources of input data and the formulation of solutions is presented. A representation in the form of sets is proposed, each of which corresponds to a certain block, relations are given that are responsible for the interaction of the expert system in time. |
| doi_str_mv | 10.20535/SRIT.2308-8893.2019.4.06 |
| first_indexed | 2025-07-17T10:26:35Z |
| format | Article |
| fulltext |
М.С. Граф, В.П. Квасніков, 2019
Системні дослідження та інформаційні технології, 2019, № 4 59
УДК 004
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2019.4.06
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ОБРОБЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ
БЛОКА КЕРУВАННЯ
БЕЗПІЛОТНОГО ПОВІТРЯНОГО СУДНА
М.С. ГРАФ, В.П. КВАСНІКОВ
Анотація. Показано створення експертної системи для оброблення інформації
в системі керування безпілотного повітряного судна або дистанційно пілото-
ваних авіаційних системах, її завдання та виконання. Розглянуто алгоритм по-
будови навчального модуля експертної системи. Наведено склад та основні
компоненти експертних систем, на основі яких побудовано структуру та схему
взаємодії її компонентів з урахуванням участі людини у структурі під час на-
вчання. Подано взаємодію системи з джерелами вхідних даних та формуван-
ням рішень. Запропоновано подання у вигляді множин, кожна з яких відпові-
дає певному блоку, наведено відношення, що відповідають взаємодії елементів
експертної системи в часі.
Ключові слова: оброблення інформації, безпілотне повітряне судно, дистан-
ційно пілотована авіаційна система, експертна система, інформаційні тех-
нології.
ВСТУП
Інтелектуальні системи оброблення та аналізу інформації призначені для
істотного зменшення часу, що витрачається на проведення випробувань, та,
як наслідок, скорочення часу проектування і введення в експлуатацію нових
апаратів, зокрема безпілотних повітряних суден (БПС) або дистанційно пі-
лотованих авіаційних систем. Такі системи можна використовувати у сіль-
ськогосподарській авіації та авіації спеціального призначення для виконан-
ня таких операцій, як пожежогасіння, зондування місцевості та ін.
Згідно із працею [1] система називається інтелектуальною, якщо вона
дає змогу реалізовувати такі функції, як нагромадження знань, їх оцінюван-
ня та класифікація щодо прагматичної корисності, поповнювати отримані
знання за допомогою логічного виведення, уміння формувати пояснення
власної діяльності, надавати користувачу допомогу за рахунок тих знань,
що зберігаються в пам’яті, і тих логічних суджень, що притаманні систе-
мі, тощо.
Означені функції можна назвати функціями подання та оброблення
знань, міркувань та узагальнення. Залежно від завдань та галузі застосуван-
ня в конкретній системі ці функції можуть бути реалізовані різною мірою,
що і буде виявляти індивідуальність архітектури.
Одним із класів інтелектуальних систем є експертні системи. Для них
характерна акумуляція в системі знань та правил міркувань досвідчених
спеціалістів у даній предметній галузі, а також наявність спеціальної систе-
ми пояснень.
М.С. Граф, В.П. Квасніков
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2019, № 4 60
Мета роботи — створення алгоритму побудови модуля навчання екс-
пертної системи для оброблення інформації в системі керування БПС.
АНАЛІЗ ОСТАННІХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ПУБЛІКАЦІЙ
Натепер багато наукових праць присвячено інтелектуальним системам об-
роблення інформації, що використовуються у блоці керування БПС.
У науково-технічній літературі [2–5] пропонуються понятійний апарат,
концепції створення та конкретні реалізації інтелектуальних автоматизова-
них систем оброблення інформації і керування. Становлення і розвиток тео-
рії та практики таких систем значною мірою стимулюються теорією систем
та системним аналізом.
Аналіз літератури [2, 6, 7] показує, що немає єдиного підходу до оброб-
лення інформації блока керування БПС для розв’язання різних завдань. Так,
у праці [2] розглядається порядок формування маршруту польоту з викорис-
танням інтелектуального керування динамічними системами тільки для за-
вдань розвідки. На розв’язання поставленого завдання негативно впливає
неможливість вироблення сигналів керування через неточну початкову ін-
формацію, не зважаючи на достатній рівень розв’язання розрахункових за-
дач. У праці [6] розглянуто використання технології «машинного зору» для
автоматичного визначення значень поточних координат об’єктів, необхід-
них для формування сигналів керування рухом БПС. У працях [8, 9] наведе-
но дані, що можуть становити основну інформацію для експертів для фор-
мування правил зі створення команд під час керування БПС.
ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМИ
Із розвитком комплексів апаратури з різними інформаційними каналами збі-
льшується завантаженість ліній зв’язку інформацією, потрібною для розпі-
знавання та прийняття рішень. Зі збільшенням обсягу інформації зростає
необхідність її скорочення з огляду на важливість та достовірність. Для змен-
шення спотворення вихідного сигналу на зіткненні вибірок можна викорис-
товувати дискретні лінійні динамічні системи з кінцевою імпульсною харак-
теристикою [10]. Найбільш вживаними методами оброблення інформації,
що застосовуються для оброблення даних керування БПС, є нейронні мере-
жі, генетичні алгоритми та нечітка логіка [11].
Для ефективного інформаційного підтримання рішень у системі керу-
вання БПС необхідно аналізувати технологічні завдання. Зокрема, під час
керування БПС оператором можуть виникати помилки у випадку нештатних
ситуацій, коли потрібно за обмежений час оцінити ситуацію та прийняти
правильне рішення [12]. Ефективність прийнятого рішення має швидко
оцінюватися, що можливо тільки з використанням сучасних інформаційних
систем прийняття рішень. Об’єктивна необхідність формування та реалізації
таких рішень є основною особливістю інтелектуальної системи.
Нині одними з найчастіше використовуваних компонентів такої систе-
ми є проектування та розроблення спеціальних експертних систем. Для роз-
роблення таких систем застосовують математичні моделі, математичні ме-
тоди та числові методи [13].
Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2019, № 4 61
ВИКЛАД ОСНОВНОГО МАТЕРІАЛУ
Експертна система — це програмний комплекс, що виконує функції експер-
та для розв’язання задач з певної предметної галузі. Застосування таких сис-
тем дозволяє підвищити ефективність роботи спеціалістів. Головна перевага
експертних систем — можливість нагромаджувати знання та зберігати їх
протягом певного часу. Дані такої системи вибудовуються на об’єктивних
закономірностях роботи з інформацією. Вони призначені для моделювання
або імітації поведінки досвідчених експертів з метою розв’язання певного
типу задач, тобто це своєрідна трансформація досвіду експертів у форму
правил та подання правил у вигляді комп’ютерних програм.
Відповідно до опису в джерелах [14–17] експертна система складається
з бази знань, підсистеми виведення, підсистеми пояснення, підсистеми на-
громадження знань та діалогового процесора.
За наповнення новими даними та їх модифікацію відповідає база знань
як основний компонент експертної системи. Тут інформація зображується за
допомогою символів, а процес її роботи — послідовністю перетворення цих
символів.
Додавання та модифікація нових правил до бази знань здійснюються у
підсистемі нагромадження знань. Тут усі правила зводяться до вигляду, що
можна використовувати в процесі роботи.
Виконання аналізу факторів з робочої множини та правил з бази знань,
додавання нових факторів та визначення порядку їх використання реалізо-
вуються у підсистемі виведення. Спираючись на праці [15, 16] та врахував-
ши участь людини у структурі системи, взаємодію компонентів такої експе-
ртної системи можна подати у вигляді, показаному на рис. 1.
У такій системі інтерфейс користувача — комплекс програм, за допо-
могою якого відбувається діалог між користувачем та експертною системою
на стадії як уведення, так і отримання результатів. Компонент «Спосіб виве-
дення інформації» можна розділити на правила типу «якщо–то» та блок ло-
гічного виведення, що взаємодіють між собою.
Як недоліки експертних систем можна відзначити неможливість їх ви-
користання у випадку, якщо інформацію подано в неякісному вигляді або
умови виконуються неповністю, або вони не повністю достовірні. Апарат
Сховище
знань
Інтерфейс
користувача
Оператор
База
знань
Вхідна
інформація
Спосіб
виведення
Прийняте
рішення
Рис. 1. Схема взаємодії компонентів експертної системи
М.С. Граф, В.П. Квасніков
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2019, № 4 62
нечіткої логіки дає змогу формалізувати якісну інформацію, використовую-
чи її в процесі прийняття рішень для створення системи правил, що дозво-
ляють аналізувати результати роботи системи [18–20].
У праці [21] описано побудову логіко-лінгвістичної моделі експертної
системи для вирішення завдань автоматичної фільтрації параметрів сигналу
в бортовому комп’ютері БПС, розглянуто можливі керувальні операції для
зведення точності та швидкості передаваної інформації до встановленого
оптимального рівня. Наведена модель дозволяє приймати управлінські рі-
шення за умови відхилення заданих характеристик від установленого опти-
мального значення. Причому оптимальне значення може варіюватися зале-
жно від інших характеристик та задач аналізу інформації.
Спираючись на побудовану логіко-лінгвістичну модель [21], розгляне-
мо алгоритм побудови навчального модуля експертної системи оброблення
інформації в системі керування БПС, а саме таких характеристик, як точ-
ність, швидкість та достовірність.
Будемо вважати, що експертна система складається з множини E еле-
ментів і містить блоки:
1e — бази даних та знань;
2e — блок аналізу та вибору рішень;
3e — блок формування рішень;
4e — блок формування рішень до виконання;
5e — база фактів.
Кожен з указаних блоків реалізується у вигляді відповідних програм-
них комплексів.
Початкові дані для оброблення інформації надходять до експертної си-
стеми з множини },...,,{ 21 nPPPP датчиків БПС та від множини
},...,,{ 21 miiiI інших експертних систем.
За допомогою блока формування рішень до виконання прийняті систе-
мою рішення передаються до множини 1V виконуваних механізмів систем
керування БПС.
Використовуючи теорію бінарних відношень дискретних множин [19],
опишемо структуру та функціонування такої експертної системи на інтерва-
лі часу ],[ 0 ktt .
Взаємодію елементів експертної системи та елементів інших множин,
зображених на рис.1, опишемо такими динамічними відношеннями [22]:
,)(1 EEtQ ,)(2 EPtQ ,)(3 EItQ ,}{)( 154 VetQ ],[ 0 kttt .
Ці відношення описують взаємодію у часі елементів експертної систе-
ми. Наприклад, у деякий момент часу з проміжку ],[ 0 kttt блок формуван-
ня рішень до виконання запитує дані у відповідних датчиків про поточне
значення кутів відхилення від заданих. Тоді у відношення )(4 tQ входить
одноелементна множина, що складається з блока формування рішень до ви-
конання.
Аналітичним поданням таких відношень є матриця ][ ijqQ розміром
ba з елементами:
Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2019, № 4 63
.),1(),,1(випадку,іншомув,0
;відношенняувходитьзначеньпараякщо,1
yjxi
Q
qij (1)
Відповідно до праці [22] кожне з наведених відношень описується від-
повідними матричними функціями, елементи яких є функціями часу, що в
кожен момент часу задовольняють умови (1).
Розглянемо опис функціонування елементів експертної системи. При-
пускаємо, що система оперує з двома видами цілей:
основними, що зумовлені завданням на інтервалі часу ],[ 0 kttt ;
допоміжними, що виникають в умовах невизначеності.
Будемо вважати, що невизначеність може виникати у випадкові момен-
ти часу з проміжку ],[ 0 kttt .
Позначимо через O множину цілей і через D множину цілей потен-
ційно можливих ситуацій невизначеності. Уведемо множину часу
},...,,{ 21 ncccC , у який передбачається оброблення інформації для досяг-
нення конкретної цілі з множини O .
Зв’язок елементів множини O та D відобразимо відношенням
DOQ 5 . (2)
Позначимо досягнуті цілі підмножиною dO , а недосягнуті — ndO .
Обидві підмножини є частиною множини O . Спочатку виділимо в момент
часу Ccx невиконані цілі ndy OO . Використаємо множину продукцій-
них правил [23]:
перехідІНАКШЕрішенняТОумоваЯКЩО ,, .
Подамо їх у вигляді
}),1(,),1(|{ )1(
1 MyNxrR xy
та правил: )1(
xyr :
}{},{},1))()(({: 11
1)1(
ndydyyxy OOІНАКШЕOOТОcicpDЯКЩОr .
У правилах для виконання аналізу визначення досягнення кожною за-
планованою в момент часу 1ct цілі використовуються відповідні предика-
ти )1(
yD , значення яких описують факти виконання умов як «1» або невико-
нання «0», за яких ціль yO вважається досягнутою.
c1 c2 cN
O1 O2 OM
…
Рис. 2. Графічне зображення відношення (2)
М.С. Граф, В.П. Квасніков
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2019, № 4 64
Аргументами таких предикатів є значення векторів даних
))(),...,(),(()( 21 tptptptp n , що надходять в момент часу 1ct від датчиків
та інших експертних систем БПС.
ВИСНОВКИ
У роботі розписано алгоритм побудови модуля навчання експертної систе-
ми. Розглянуто її структуру та побудовано схему взаємодії компонентів екс-
пертної системи з урахуванням участі людини у структурі. Запропоновано
взаємодію системи з джерелами вхідних даних та формуванням рішень за
допомогою правил дискретної математики та комп’ютерної логіки. Запро-
поновано створення експертної системи для оброблення інформації в систе-
мі керування БПС, її завдання та виконання.
Аналізуючи досвід створення експертних систем [15, 16] та спираю-
чись на виконану побудову, можна стверджувати, що найбільші складності
виникають під час створення бази знань та правил для способу виведення.
Застосовуючи таку задачу для оброблення інформації у системі керування
БПС створення таких блоків ускладняється у зв’язку з високим ступенем
невизначеності даних, що виникають у разі виникнення нештатних ситуацій
та поступового збільшення кількості інформації в умовах часових обме-
жень [12].
Для забезпечення надійного передавання інформації між бортовим
комп’ютером БПС та оператором доцільно будувати базу знань на основі
штучних нейронних мереж [24] і застосовувати апарат нечіткої логіки для
реалізації умов типу «якщо–то». Штучні нейронні мережі мають здатність
до адаптивного навчання. Така їх властивість має перевагу перед традицій-
ними експертними системами: складності, що виникають у міру набуття ін-
формації, зменшуються порівняно з процесом, що значною мірою залежить
від людини-експерта, його досвіду та знань.
Створення такої нейромережевої бази знань дозволить підвищити до-
стовірність інформації та трудомісткість, що виникають при адаптації бази.
ЛІТЕРАТУРА
1. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной
технологи / Г.С. Поспелов. — М.: Высш. шк., 1988. — 278 с.
2. Васильев С.Н. Интеллектное управление динамическими системами /
С.Н. Васильев, А.К. Жерлов, Е.А. Федосов, Б.Е. Федунов. — М.: Физмат-
лит, 2000. — 352 с.
3. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и
определения / В.Н. Захаров // Изв. РАН. Теория и системы управления. —
1997. — № 3. — С. 138–145.
4. Захаров В.Н. Современная информационная технология в системах управления
/ В.Н. Захаров // Изв. РАН. Теория и системы управления. — 1997. —
№ 3. — С. 70–78.
5. Юсупов Р.М. К 90-летию академика Е.П. Попова / Р.М. Юсупов //
Информационно-управляющие системы. — 2005. — № 1. — С. 51–57.
6. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов
на основе современных информационных технологий / Под ред.
М.Н. Красильщикова, Г.Г. Себрякова. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 280 с.
Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2019, № 4 65
7. Кузнецов А.Г. Система ориентации мобильного робота относительно внешних
ориентиров на основе обработки изображений / А.Г. Кузнецов,
И.Г. Крылов, А.В. Лебедев // Труды 18 МНТС. — Алушта, 2009. — С. 69.
8. Цепляева Т.П. Анализ применения беспилотных комплексов / Т.П. Цепляева,
Е.М. Поздышева, А.Г. Поштаренко // Открытые информационные и компь-
ютерные интегрированные технологии. — Х.: НАКУ «ХАИ», 2008. —
Вып. 39. — С. 149–154.
9. Сучасний стан і перспективи розвитку розвідувальних безпілотних літальних
апаратів тактичної та оперативно-тактичної дії // Вісник воєнно-наукової
інформації. — Суми: НЦ БЗ РВіА, 2013. — 31 с.
10. Граф М.С. Обробка сигналів при передачі інформації в безпілотному
повітряному судні за допомогою алгоритму перетворення Фур’є /
М.С. Граф // XII міжнар. наук.-практ. конф. «ІІРТК» / Збірник тез. — К.,
2019. — С.182–183.
11. Граф М.С. Аналіз існуючих методів обробки інформації в блоці керування
безпілотного повітряного судна / М.С. Граф. — К.: Вісник інженерної
академії України. — 2016. — Вип. 4. — C. 20–22.
12. Граф М.С. Прийняття рішень в системі керування безпілотним повітряним
судном / М.С. Граф // XIIІ Міжнар. наук.-техн. конф. «Авіа-2017» / Збірник
тез. — К.: НАУ, 2017. — С. 4.36–4.38.
13. Мокшин В.В. Параллельный генетический алгоритм отбора значимых
факторов, влияющих на эволюцию сложной системы / В.В. Мокшин //
Вестник Казанского государственного технического университета им.
А.Н. Туполева. — 2009. — № 3. — C. 89–93.
14. Жернаков С.В. Нейросетевая база знаний прецедентов активной экспертной
системы для комплексного контроля и диагностики параметров авиацион-
ного двигателя / С.В. Жернаков // Информационные технологии. — 2002. —
№ 5. —C. 45–53.
15. Савушкин С.А. Нейросетевые экспертные системы / С.А. Савушкин // Нейро-
компьютер. — 1992. — №2. — C. 29–36.
16. Сафонов В.О. Экспертные системы – интеллектуальные помощники специали-
стов / В.О. Сафонов. — СПб: Санкт-Петербургская организация общества
«Знания» России, 1992. — 256 с.
17. Тузовский А.Ф. Системы управления знаниями (методы и технологии) /
А.Ф. Тузовский, С.В. Чириков, В.З. Ямпольский. — Томск: Изд-во НТЛ,
2005. — 260 с.
18. Bergmann M. An Introduction to Many-Valued and Fuzzy-Logic. Semantics, Alge-
bras and Derivation Systems / M. Bergmann. — Cambridge University Press. —
2008. — P. 126–135.
19. Zadeh L.A. Fuzzy set / L.A. Zadeh // Information and control. — 1965. — N 8. —
P. 338.
20. Mamdani E.A. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic
synthesis / E.A. Mamdani // IEEE Trans. Computers. — 1977. — Vol. C26. —
N 12. — P. 1182–1191.
21. Граф М.С. Метод автоматичного підбору способу коригування точності та
швидкості передачі інформації в безпілотному повітряному судні /
М.С. Граф // VII Міжнар. наук.-техн. конф. «ITSEC» / Збірник тез. — К.:
НАУ, 2017. — С. 46–47.
22. Кривий С.Л. Дискретна математика / С.Л. Кривий // Букрек. — 2014. — 568 с.
23. Федунов Б.И. Базовая алгоритмическая оболочка бортовых оперативно
советующих экспертных систем типовых ситуаций функционирования
объекта / Б.И. Федунов // Изв. РАН. Теория и системы управления. —
2009. — № 5. — С. 82–93.
24. Graf M. The Construction of the Algorithm Study Based on the Mathematical Model
of Motion / M. Graf, V. Kvasnikov. — In: ICTERI 2018. — P. 235–242.
Надійшла 03.10.2019
|
| id | journaliasakpiua-article-188343 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:26:35Z |
| publishDate | 2019 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/49/e46638f865334413abed5a8cef95b149.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-1883432020-03-02T17:05:10Z Information processing in the control system of an unmanned aerial vehicle Обработка информации в системе управления беспилотного летательного аппарата Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна Graf, Maryna S. Kvasnikov, V. P. оброблення інформації безпілотне повітряне судно дистанційно пілотована авіаційна система експертна система інформаційні технології обработка информации беспилотное воздушное судно дистанционно пилотируемая авиационная система экспертная система информационные технологии information processing unmanned aerial vehicle remotely piloted aircraft system expert system information technologies The creation, specification, and operation of an expert system for processing information in the control system of an unmanned or remotely operated aerial vehicle is shown. The algorithm for constructing the training module of the expert system is considered. The composition and main components of expert systems are given, on the basis of which the structure and the interaction scheme of its components are built, taking into account the participation of a person in the structure during training. The interaction of the system with the sources of input data and the formulation of solutions is presented. A representation in the form of sets is proposed, each of which corresponds to a certain block, relations are given that are responsible for the interaction of the expert system in time. Показано создание экспертной системы для обработки информации в системе управления беспилотного летательного аппарата либо дистанционно пилотируемых авиационных системах, задание и выполнение. Рассмотрен алгоритм построения учебного модуля экспертной системы. Приведены состав и основные компоненты экспертных систем, на основании которых построены структура и схема взаимодействия её компонентов с учетом участия человека в структуре при обучении. Представлено взаимодействие системы с источниками входных данных и формулировкой решений. Предложено представление в виде множеств, каждое из которых отвечает определенному блоку, приведены отношения, которые отвечают за взаимодействие экспертной системы во времени. Показано створення експертної системи для оброблення інформації в системі керування безпілотного повітряного судна або дистанційно пілотованих авіаційних системах, її завдання та виконання. Розглянуто алгоритм побудови навчального модуля експертної системи. Наведено склад та основні компоненти експертних систем, на основі яких побудовано структуру та схему взаємодії її компонентів з урахуванням участі людини у структурі під час навчання. Подано взаємодію системи з джерелами вхідних даних та формуванням рішень. Запропоновано подання у вигляді множин, кожна з яких відповідає певному блоку, наведено відношення, що відповідають взаємодії елементів експертної системи в часі. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2019-12-23 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188343 10.20535/SRIT.2308-8893.2019.4.06 System research and information technologies; No. 4 (2019); 59-65 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2019); 59-65 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2019); 59-65 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188343/190119 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | оброблення інформації безпілотне повітряне судно дистанційно пілотована авіаційна система експертна система інформаційні технології Graf, Maryna S. Kvasnikov, V. P. Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| title | Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| title_alt | Information processing in the control system of an unmanned aerial vehicle Обработка информации в системе управления беспилотного летательного аппарата |
| title_full | Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| title_fullStr | Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| title_full_unstemmed | Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| title_short | Інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| title_sort | інтелектуальна система оброблення інформації блока керування безпілотного повітряного судна |
| topic | оброблення інформації безпілотне повітряне судно дистанційно пілотована авіаційна система експертна система інформаційні технології |
| topic_facet | оброблення інформації безпілотне повітряне судно дистанційно пілотована авіаційна система експертна система інформаційні технології обработка информации беспилотное воздушное судно дистанционно пилотируемая авиационная система экспертная система информационные технологии information processing unmanned aerial vehicle remotely piloted aircraft system expert system information technologies |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188343 |
| work_keys_str_mv | AT grafmarynas informationprocessinginthecontrolsystemofanunmannedaerialvehicle AT kvasnikovvp informationprocessinginthecontrolsystemofanunmannedaerialvehicle AT grafmarynas obrabotkainformaciivsistemeupravleniâbespilotnogoletatelʹnogoapparata AT kvasnikovvp obrabotkainformaciivsistemeupravleniâbespilotnogoletatelʹnogoapparata AT grafmarynas íntelektualʹnasistemaobroblennâínformacííblokakeruvannâbezpílotnogopovítrânogosudna AT kvasnikovvp íntelektualʹnasistemaobroblennâínformacííblokakeruvannâbezpílotnogopovítrânogosudna |