Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур
Работа посвящена проблеме автоматизации принятия решений в режиме реального времени для сложных социотехнических объектов в базисе эмуляторов нейросреды. Предложена технология моделирования базовых процессов автоматизации принятия решений (распознавание состояний, выделение однородных данных, прогно...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2011 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58829 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур / С.П. Алёшин // Штучний інтелект. — 2011. — № 2. — С. 99-109. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862734447376334848 |
|---|---|
| author | Алёшин, С.П. |
| author_facet | Алёшин, С.П. |
| citation_txt | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур / С.П. Алёшин // Штучний інтелект. — 2011. — № 2. — С. 99-109. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | Работа посвящена проблеме автоматизации принятия решений в режиме реального времени для сложных социотехнических объектов в базисе эмуляторов нейросреды. Предложена технология моделирования базовых процессов автоматизации принятия решений (распознавание состояний, выделение однородных данных, прогнозирование динамики поведения) для критических инфраструктур в разных предметных областях. В основе подхода лежит идея создания дополнительного, независимого инструмента принятия решения в режиме реального времени. Приведены модели и алгоритмы, реализованные в среде стандартных нейроэмуляторов формата Statistika Neural Network, обеспечивающие состоятельные показатели надежности принимаемых решений.
Робота присвячена проблемі автоматизації прийняття рішень в режимі реального часу для складних соціотехнічних об’єктів у базисі емуляторів нейросередовища. Запропоновано технологію моделювання базових процесів автоматизації прийняття рішень (розпізнавання станів, виділення однорідних даних, прогнозування динаміки поведінки) для критичних інфраструктур у різних предметних галузях. В основі підходу лежить ідея створення додаткового, незалежного інструменту прийняття рішення в режимі реального часу. Наведені моделі та алгоритми реалізовані в середовищі стандартних нейроемуляторів формату Statistika Neural Network, що забезпечують слушні показники надійності прийнятих рішень.
The article is devoted to the problem automatic decision-making in a mode of real time for difficult objects on basis of neural network emulators. The technology of modeling of base processes of automation of decision-making (recognition of conditions, allocation of the homogeneous data, forecasting of dynamics of behavior) for critical infrastructures in different subject domains is offered. At the heart of the approach there is the idea of creation of the additional, independent tool of decision-making in a mode of real time. The models and algorithms realized in the environment of standard emulators format Statistika Neural Network, providing well-founded indicators of reliability of accepted decisions are resulted.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:43:07Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58829 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:43:07Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Алёшин, С.П. 2014-03-31T11:47:23Z 2014-03-31T11:47:23Z 2011 Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур / С.П. Алёшин // Штучний інтелект. — 2011. — № 2. — С. 99-109. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58829 004.8.032.26 681.3 Работа посвящена проблеме автоматизации принятия решений в режиме реального времени для сложных социотехнических объектов в базисе эмуляторов нейросреды. Предложена технология моделирования базовых процессов автоматизации принятия решений (распознавание состояний, выделение однородных данных, прогнозирование динамики поведения) для критических инфраструктур в разных предметных областях. В основе подхода лежит идея создания дополнительного, независимого инструмента принятия решения в режиме реального времени. Приведены модели и алгоритмы, реализованные в среде стандартных нейроэмуляторов формата Statistika Neural Network, обеспечивающие состоятельные показатели надежности принимаемых решений. Робота присвячена проблемі автоматизації прийняття рішень в режимі реального часу для складних соціотехнічних об’єктів у базисі емуляторів нейросередовища. Запропоновано технологію моделювання базових процесів автоматизації прийняття рішень (розпізнавання станів, виділення однорідних даних, прогнозування динаміки поведінки) для критичних інфраструктур у різних предметних галузях. В основі підходу лежить ідея створення додаткового, незалежного інструменту прийняття рішення в режимі реального часу. Наведені моделі та алгоритми реалізовані в середовищі стандартних нейроемуляторів формату Statistika Neural Network, що забезпечують слушні показники надійності прийнятих рішень. The article is devoted to the problem automatic decision-making in a mode of real time for difficult objects on basis of neural network emulators. The technology of modeling of base processes of automation of decision-making (recognition of conditions, allocation of the homogeneous data, forecasting of dynamics of behavior) for critical infrastructures in different subject domains is offered. At the heart of the approach there is the idea of creation of the additional, independent tool of decision-making in a mode of real time. The models and algorithms realized in the environment of standard emulators format Statistika Neural Network, providing well-founded indicators of reliability of accepted decisions are resulted. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Моделирование объектов и процессов Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур Нейромережні моделі прийняття рішень швидкого реагування для критичної інфраструктури Neural Network Models of Decision-Making of Fast Reaction for Critical Infrastructures Article published earlier |
| spellingShingle | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур Алёшин, С.П. Моделирование объектов и процессов |
| title | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур |
| title_alt | Нейромережні моделі прийняття рішень швидкого реагування для критичної інфраструктури Neural Network Models of Decision-Making of Fast Reaction for Critical Infrastructures |
| title_full | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур |
| title_fullStr | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур |
| title_full_unstemmed | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур |
| title_short | Нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур |
| title_sort | нейросетевые модели принятия решений быстрого реагирования для критических инфраструктур |
| topic | Моделирование объектов и процессов |
| topic_facet | Моделирование объектов и процессов |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58829 |
| work_keys_str_mv | AT alešinsp neirosetevyemodeliprinâtiârešeniibystrogoreagirovaniâdlâkritičeskihinfrastruktur AT alešinsp neiromerežnímodelípriinâttâríšenʹšvidkogoreaguvannâdlâkritičnoíínfrastrukturi AT alešinsp neuralnetworkmodelsofdecisionmakingoffastreactionforcriticalinfrastructures |