Архив метки: прогнозирование

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ОБЪЕКТАМИ ЯДЕРНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ


УДК 004: 681.5
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.018

В.П. Поваров


Работа посвящена вопросам разработки программного комплекса интеллектуальной системы принятия решений в задачах управления процессами функционирования объектами ядерной энергетики. Показано, что построение программного комплекса требует выбора структуры на основе анализа поставленных перед программным обеспечением задач. С учётом разработанного математического обеспечения, реализованного в виде комплекса математических моделей, позволяющих производить анализ данных путём обработки входной информации, и алгоритмов, выполняющих формирование структуры системы, её оптимизацию и обеспечивающих её работу, были определены и реализованы следующие основные функции: формирование регрессионной модели в зависимости от входного информационного потока информативных данных; формирование нейросетевой структуры в зависимости от входного информационного потока данных; настройка параметров системы с целью обеспечения требуемого качества её функционирования; визуальное отображение информации о качестве функционирования программного обеспечения; обеспечения хранения данных в доступной и удобной для понимания форме; обеспечение хранения настраиваемых параметров системы и их динамики в процессе обучения ANFIS-подобной нейросетевой модели. Предложенные инженерные решения позволили повысить качество принятия решений за счет оперативности и достоверности обрабатываемой информации, а также за счет снижения общей ошибки прогноза.

Ключевые слова: система принятия решений, многопараметрический мониторинг, прогнозирование, база данных, база знаний, нечеткая нейронная сеть .

Полный текст статьи:
Povarov_1_19_1.pdf

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЭРГОНОМИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЕЁ ВЛИЯНИЯ НА СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА С УЧЕТОМ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ОРГАНИЗМА


УДК 614.2
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.015

Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова


В работе изучаются вопросы влияния эргономики технических систем на появление и развитие профессиональных заболеваний человека-оператора с учетом функционального резерва его организма. Учитывая сложность аналитического описания механизмов взаимодействия «человек – техническая система» в качестве математического аппарата исследований выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, ориентированная на решение плохоформализуемых задач. В рамках выбранной методологии частные оценки уровня эргономичности определяются по базовым показателям и агрегируются в финальные решающие правила. Оценка влияния уровня эргономичности и других существенных факторов риска на состояние здоровья производится с использованием соответствующих функций принадлежности, которые агрегируются в нечеткие модели прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний. На примере заболеваний нервной системы у водителей тракторов российского производства показано, что одновременный учет эргономических факторов риска и величины функционального резерва с другими существенными эндогенными и экзогенными факторами позволяет улучшить качество принимаемых решений о состоянии здоровья организма человека. При этом уверенность в правильности прогноза без учета функционального резерва составляет 0,86, а с его учетом достигает величины 0,94, что позволяет рекомендовать полученные модели принятия решений в практике работы врачей профпатологов.

Ключевые слова: эргономика, функциональный резерв, состояние здоровья, функции принадлежности, нечеткая логика, прогнозирование, ранняя диагностика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_1_19_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ, ПРОВОЦИРУЕМЫХ КОНТАКТАМИ С ЯДОХИМИКАТАМИ

УДК 615.47

Л.В.Стародубцева,Р.В. Степашов,Л.П. Лазурина,Р.А. Крупчатников,Л.В. Шульга


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания медицинской помощи работникам, контактирующим с ядохимикатами в процессе их производства или в ходе производственного процесса. В ходе проведенных исследований было показано, что контакт с ядохимикатами вызывает целый спектр заболеваний, среди которых значительное место занимают заболевания нервной системы. Одним из способов борьбы с этим классом заболеваний является своевременный и качественный прогноз, и ранняя диагностика позволяющая назначать адекватные схемы профилактики и лечения. Учитывая мультипликативный и пролонгированный эффект действия ядохимикатов на организм человека, а также разнородности и нечеткость описания исследуемых классов состояний для синтеза соответствующих решающих правил использовалась методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. В ходе применения этой методологии были получены математические модели прогнозирования возникновения заболеваний нервной системы с надежным трехлетним прогнозом и диагностики ранних стадий этого класса заболеваний. В ходе статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках было показано, что уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,85. Практическое применений, предложенных в работе метода и моделей, позволит повысить качество оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса обеспечив повышение работоспособного возраста и снижение инвалидизации.

Ключевые слова: модели, прогнозирование, ранняя диагностика, заболевание, нервная система, ядохимикаты.

Полный текст статьи:
StarodubzevaSoavtors_4_18_1.pdf

ПРОГРАММНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА ФАЗОВОЙ ТРАЕКТОРИИ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КАЧЕСТВЕННОЙ ТЕОРИИ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ (НА ПРИМЕРЕ ОРГАНИЗАЦИИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ)

УДК 519.688: 332.87

А.А. Попов , А.О. Кузьмина


Целью статьи является совершенствование инструментальных средств для автоматизации качественного исследования динамической системы и прогнозирования значений параметров, характеризующих деятельность организаций в сфере экономики (в частности, в сфере управления жилищно-коммунальным хозяйством). В работе решается задача автоматизации анализа фазовой траектории динамической системы (организации по управлению жилищно-коммунальным хозяйством) с использованием положений качественной теории динамических систем. Актуальность задачи обусловлена недостаточным уровнем автоматизации качественного исследования динамических систем в сфере экономики с экономической интерпретацией результатов исследований. Использованные в статье методы качественной теории динамических систем позволяют прогнозировать состояние динамической системы без проведения численного моделирования (например, интегрирования системы дифференциальных уравнений, являющейся моделью динамической системы). В статье представлена методика, в соответствии с которой проводилось исследование фазовой траектории динамической системы с использованием программного приложения. Выявлены типы фазовых точек в фазовых плоскостях в соответствии с характером поведения проекции фазовой траектории в окрестности проекции фазовой точки. На примере анализа фазовой траектории, характеризующей деятельность организации по управлению жилищно-коммунальным хозяйством, продемонстрированы возможности программного приложения, которые предусматривают построение проекций фазовой траектории на три фазовых плоскости. Установлено, что в фазовых плоскостях отсутствуют состояния равновесия типа «устойчивый узел» и «устойчивый фокус», но присутствуют состояния равновесия типа «неустойчивый узел», «неустойчивый фокус» и «седло». Приведен пример обнаружения «области притяжения» фазовой траектории в фазовой плоскости. Определены типы «областей притяжения» и дана экономическая интерпретация «областям притяжения». Сформулированы основные направления совершенствования функциональных возможностей разработанного программного приложения. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов, занимающихся прогнозированием состояния предприятий в экономике и, в частности, в жилищно-коммунальном хозяйстве.

Ключевые слова: организация, управление, жилищно-коммунальное хозяйство, программное приложение, автоматизация, прогнозирование, качественное исследование, динамическая система, фазовая траектория, фазовая точка .

Полный текст статьи:
PopovKuzmina_4_18_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИВЕЙВЛЕТНОЙ ПОЛИМОРФНОЙ СЕТИ

УДК 006.72

С.Н. Верзунов, Н.М. Лыченко


Для прогнозирования нестационарных временных рядов существует много методов и моделей, однако, проблема точности и адекватности прогноза таких рядов по-прежнему является актуальной. В настоящей статье предложена новая модель прогноза, основанная на мультивейвлетной сети с дополнительными настраиваемыми параметрами, названной полиморфной. Эффективность предложенной модели сравнена с хорошо известными моделями прогноза временных рядов: моделью авторегрессионного интегрированного скользящего среднего, многослойным персептроном и гибридной моделью, комбинирующей обе указанные модели. В качестве экспериментальных данных были использованы три реальных, хорошо известных в статистике временных ряда: данные о солнечных пятнах Вольфа, данные о популяции канадской рыси и данные об обменном курсе британского фунта к доллару США. Сравнение показало, что предложенная модель прогноза на основе мультивейвлетной полиморфной сети обладает меньшей ошибкой прогноза для всех рассмотренных рядов. Это достигнуто благодаря введению дополнительных настраиваемых параметров в вейвлет-сеть, которые позволяют лучше адаптироваться к нестационарной природе временных рядов. Кроме того, наличие в структуре предложенной вейвлет-сети прямых связей между вейвлет-нейронами входного и выходного слоев улучшает ее прогностические свойства для временных рядов, имеющих линейную составляющую. Предложенная технология может быть использована для прогноза временных рядов, генерируемых динамически-ми процессами различной физической природы.

Ключевые слова: прогнозирование, нестационарные временные ряды, мультивейвлетная сеть, дополнительные настраиваемые параметры, ARIMA-модель, искусственная нейронная сеть, гибридная модель.

Полный текст статьи:
VerzunovLychenko_4_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫБОРА СХЕМ ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВА ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

УДК 615.47

А.В. Быков, Н.А. Кореневский , С. А. Пархоменко, Л.В. Стародубцева, Е.Н. Кореневская


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I – низкая уверенность в развитии гангрены; II – средняя уверенность в развитии гангрены; III – высокая уверенность в развитии гангрены; IV – очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: гангрена, нижние конечности, прогнозирование, математическая модель, нечёткая логика, профилактика, модель Г. Раша.

Полный текст статьи:
BykovSoavtors_4_18_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ

УДК 616.31

Н.А. Кореневский , Т.И. Субботина,И.И. Хрипина,С.А. Пархоменко ,С.Н. Родионова


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I – низкая уверенность в развитии гангрены; II – средняя уверенность в развитии гангрены; III – высокая уверенность в развитии гангрены; IV – очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: гангрена, нижние конечности, прогнозирование, математическая модель, нечеткая логика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_4_18_1.pdf

НЕЧЕТКИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ СЕЛЬСКО-ХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАБОЧИХ КОНТАКТИРУЮЩИХ С ЯДОХИМИКАТАМИ

УДК 618+616-009.8

Н.А. Кореневский, Р.В. Степашов, Р.А. Крупчатников, В.В. Аксёнов,
Н.Л. Коржук


Работа посвящена решению актуальной задачи повышения качества медицинского обслуживания работников агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами. В ходе проведенных исследований было показано, что задачи прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний сельскохозяйственных рабочих занятых в растениеводстве относятся к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил было установлено, что для достижения высокого качества принятия решений кроме факторов риска связанных с ядохимикатами в качестве информативных признаков следует использовать уровень психоэмоционального напряжения, утомления и эргономичности используемой сельхозтехники, экологические факторы риска, индивидуальные особенности организма и др. В качестве конкретного примера описан вариант применения предложенного метода и информационно-аналитической модели при синтезе моделей прогнозирования и диагностики заболеваний нервной системы от воздействия на организм человека ядохимикатов, содержащих нитраты. В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было показано что уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,85. Практическое применение предложенных в работе метода и моделей позволит повысить качество оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса обеспечив повышение работоспособного возраста и снижение инвалидизации.

Ключевые слова: агропромышленный комплекс, профессиональные заболевания, прогнозирование, ранняя диагностика, нечеткие гибридные модели.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_3_18_2.pdf

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСО-ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ
НЕКОММЕРЧЕСКОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
МОНИТОРИНГО-РЕЙТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

УДК 681.3

Я.Е. Львович, Г.П. Сапожников


Предложена структура управления ресурсоэффективностью некоммерческой образовательной организации на основе трехконтурной системы. Интеллектуализация управления обеспечивается путем введения дополнительно к подсистеме принятия административных решений подсистемы их поддержки за счет проблемно-ориентированных процедур обработки мониторинго-рейтинговой информации, оптимизационного моделирования и экспертного оценивания. Рассматривается этапность обработки временных рядов по данным мониторингов и рейтингов вузов с использованием прогностического и нейросетевого моделирования. Определены особенности решения задач оптимизации ресурсоэффективности, приводящие к формированию множества вариантов решений, полученных с применением рандомизированных схем поиска. Приведена процедура коллективного экспертного оценивания, согласовывающая выбор окончательного варианта управленческого решения на множестве доминирующих по результатам формализованного оптимизационного моделирования.

Ключевые слова: ресурсоэффективность, управление, прогнозирование, оптимизация, экспертное оценивание.

Полный текст статьи:
LvovichSapozhnikov_4_1_17.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК РАССЕЯНИЯ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ПОГЛОЩАЮЩИМИ КОМПОНЕНТАМИ В ЧАСТОТНОМ ДИАПАЗОНЕ

УДК 621.396

А.А. Жилина, В.Н. Кострова

Актуальность исследования обусловлена тем, что в современных электродинамических системах при их моделировании и проектировании исследователи не всегда имеют информацию о ее функционировании в заданном частотном диапазоне. В данной статье рассматривается методика прогнозирования радиолокационных характеристик (РЛХ) металлических объектов, содержащих поглощающие компоненты, в некотором частотном диапазоне, при этом используются данные о том, какие рассеивающих свойства компонентов этих объектов. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является использование аппарата функции Грина. Рассеянные электромагнитные поля рассчитывались на базе метода интегральных уравнений. При учете поглощающей компоненты использовались импедансные граничные условия. Даны примеры прогнозирования РЛХ в случае, когда на объект падает Е-поляризованная плоская электромагнитная волна. Была проведена аппроксимация характеристик рассеяния в заданном секторе углов на основе алгебраического полинома, приведены коэффициенты полинома. Был разработан алгоритм синтеза размеров объекта на основе данных прогнозирования уровней электромагнитных волн. Приведена зависимость ошибки прогнозирования значений электромагнитного поля от полосы частот. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов, связанных с разработкой сложных электродинамических структур.

Ключевые слова: радиосвязь, рассеяние электромагнитных волн, прогнозирование, поглощение, частотный анализ, синтез.

Полный текст статьи:
ZhilinaKostrova_3_17_1.pdf