Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19
In this article, a cognitive map (CM) of COVID-19 morbidity in a given region was built. A general linear impulse process (IP) model in the CM was developed and measured, and unmeasured CM node coordinates were defined. The general IP model was decomposed into interrelated subsystems with measurable...
Збережено в:
| Дата: | 2022 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2022
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/269395 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-269395 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2693952022-12-21T22:15:21Z Combined control of multirate impulse processes in a cognitive map of COVID-19 morbidity Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 Romanenko, Victor Miliavskyi, Yurii когнітивна карта імпульсні процеси закони керування критерій оптимальності COVID-19 cognitive map impulse processes control law optimality criterion COVID-19 In this article, a cognitive map (CM) of COVID-19 morbidity in a given region was built. A general linear impulse process (IP) model in the CM was developed and measured, and unmeasured CM node coordinates were defined. The general IP model was decomposed into interrelated subsystems with measurable and unmeasurable node coordinates. For the subsystem with measurable node coordinates, multirate sampling of coordinates was conducted, resulting in the development of discrete dynamics models for quickly and slowly measured node coordinates. External controls were selected in IP models based on the possible variation of resources of node coordinates and CM weighting coefficients. IP control laws based on the variation of CM nodes and weight were designed. As a result, recurrent procedures for control generation in closed-loop control subsystems with multirate sampling were formulated. Experimental research on the control subsystems was carried out. It confirmed high efficiency for decreasing COVID-19 morbidity. Побудовано когнітивну карту (КК) розповсюдження захворюваності на COVID-19 в даному регіоні. Розроблено загальну лінійну модель імпульсних процесів (ІП) КК і проведено аналіз вимірюваних і невимірюваних координат вершин КК. Виконано декомпозицію загальної моделі ІП на взаємопов’язані підсистеми з вимірюваними і не вимірюваними координатами вершин. Для підсистеми з вимірюваними координатами вершин проведено різнотемпову дискретизацію координат, у результаті чого розроблено дискретні моделі динаміки для швидковимірюваних і повільновимірюваних координат вершин КК. Вибрано зовнішні керувальні дії в моделях ІП з урахуванням можливого варіювання ресурсами координат вершин і вагових коефіцієнтів ребер КК. Виконано синтез законів керування ІП на основі варіювання координат вершин і вагового коефіцієнта. Розроблено рекурентні процедури формування керувальних дій у замкнених підсистемах керування з різнотемповою дискретизацією. Проведено експериментальні дослідження підсистем керування, які підтверджують високу ефективність по зниженню захворюваності на COVID-19. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022-10-30 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/269395 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.3.03 System research and information technologies; No. 3 (2022); 46-56 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2022); 46-56 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2022); 46-56 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/269395/264885 |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
когнітивна карта імпульсні процеси закони керування критерій оптимальності COVID-19 cognitive map impulse processes control law optimality criterion COVID-19 |
| spellingShingle |
когнітивна карта імпульсні процеси закони керування критерій оптимальності COVID-19 cognitive map impulse processes control law optimality criterion COVID-19 Romanenko, Victor Miliavskyi, Yurii Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 |
| topic_facet |
когнітивна карта імпульсні процеси закони керування критерій оптимальності COVID-19 cognitive map impulse processes control law optimality criterion COVID-19 |
| format |
Article |
| author |
Romanenko, Victor Miliavskyi, Yurii |
| author_facet |
Romanenko, Victor Miliavskyi, Yurii |
| author_sort |
Romanenko, Victor |
| title |
Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 |
| title_short |
Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 |
| title_full |
Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 |
| title_fullStr |
Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 |
| title_full_unstemmed |
Комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на COVID-19 |
| title_sort |
комбіноване керування імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті захворюваності на covid-19 |
| title_alt |
Combined control of multirate impulse processes in a cognitive map of COVID-19 morbidity |
| description |
In this article, a cognitive map (CM) of COVID-19 morbidity in a given region was built. A general linear impulse process (IP) model in the CM was developed and measured, and unmeasured CM node coordinates were defined. The general IP model was decomposed into interrelated subsystems with measurable and unmeasurable node coordinates. For the subsystem with measurable node coordinates, multirate sampling of coordinates was conducted, resulting in the development of discrete dynamics models for quickly and slowly measured node coordinates. External controls were selected in IP models based on the possible variation of resources of node coordinates and CM weighting coefficients. IP control laws based on the variation of CM nodes and weight were designed. As a result, recurrent procedures for control generation in closed-loop control subsystems with multirate sampling were formulated. Experimental research on the control subsystems was carried out. It confirmed high efficiency for decreasing COVID-19 morbidity. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/269395 |
| work_keys_str_mv |
AT romanenkovictor combinedcontrolofmultirateimpulseprocessesinacognitivemapofcovid19morbidity AT miliavskyiyurii combinedcontrolofmultirateimpulseprocessesinacognitivemapofcovid19morbidity AT romanenkovictor kombínovanekeruvannâímpulʹsnimiprocesamizríznotempovoûdiskretizacíêûvkognítivníjkartízahvorûvanostínacovid19 AT miliavskyiyurii kombínovanekeruvannâímpulʹsnimiprocesamizríznotempovoûdiskretizacíêûvkognítivníjkartízahvorûvanostínacovid19 |
| first_indexed |
2024-04-08T15:08:09Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:08:09Z |
| _version_ |
1795779607894425600 |