Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства и др.
1.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Модели и методы совместного использования функций доверия и нечетких нейронных сетей для диагностики многостадийных технологических процессов Статья в сборнике
Источник: Всемирный конгресс "Теория систем, алгебраическая биология, искусственный интеллект: математические основы и приложения" 26-30 июня 2023 г. Тезисы и материалы., С. 166, Москва, 2023, (Палюх Б.В. & Иванов В.К. Модели и методы совместного использования функций доверия и нечетких нейронных сетей для диагностики многостадийных технологических процессов // Всемирный конгресс "Теория систем, алгебраическая биология, искусственный интеллект: математические основы и приложения" 26-30 июня 2023 г. Тезисы и материалы. - Москва, 2023. - С. 166).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: belief function, bif, diagnostic system, evidence theory, fuzzy neural network, incident, membership function, production process, диагностическая система, инцидент, нечеткая нейронная сеть, теория свидетельств, технологический процесс, функция доверия, функция принадлежности
@inproceedings{96_89521052-0723-4823-a84e-b0ae44f8a634,
title = {Модели и методы совместного использования функций доверия и нечетких нейронных сетей для диагностики многостадийных технологических процессов},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/VLNLkzooMOtmXg},
year = {2023},
date = {2023-12-28},
urldate = {2025-01-19},
booktitle = {Всемирный конгресс "Теория систем, алгебраическая биология, искусственный интеллект: математические основы и приложения" 26-30 июня 2023 г. Тезисы и материалы.},
pages = {166},
publisher = {Москва},
abstract = {В рамках проведенных исследований выполнен анализ совместного использования таких методов интеллектуальной обработки данных, как нейронные сети и алгоритмы теории свидетельств. Рассмотрены описания состава, структуры и функционирования систем, разработанных для проектов в различных областях. Определены возможные варианты согласованного применения нейронных сетей и функций доверия в информационных системах различного назначения, включая особенности архитектур и реализации таких систем. Результаты исследования использованы при проектировании архитектурных решений гибридной экспертной системы для диагностики состояния многостадийных технологических процессов и обнаружения аномалий их функционирования. Предлагается использование адаптивной нечеткой нейронной сети, которая является частью диагностической экспертной системы и может быть применена для оперативного получения вероятностных оценок причин аномальных критических событий или инцидентов. Обосновывается метод автоматической генерации обучающих и проверочных наборов данных для такой нейронной сети. Так, гипотезы о потенциальных причинах инцидентов, то есть признаков неисправного состояния оборудования, интерпретируются как интервалы вероятности существования дефектов элементов технологической цепи на некоторой стадии непрерывного производства. При этом границы интервалов вычисляются с использованием функций доверия, а данные для расчётов или свидетельства, включая их базовые вероятности, поступают из нескольких источников: сенсоры диагностической информации, статистика дефектов, технологические регламенты. Реализована процедура автоматического преобразования гипотез о потенциальных причинах инцидентов в базу нечётких продукционных правил, которые являются входными данными адаптивной нечеткой нейронной сети при ее обучении. Таким образом, могут быть получены обучающий, верификационный и тестовые наборы данных. С их помощью можно оперативно выполнять обучение и/или переобучение нейронной сети и настройку ее гиперпараметров. Экспертная система, имеющая в своем составе описанные выше компоненты, в эксплуатационном режиме позволит оперативно определять достаточно точную для практического использования вероятностную оценку наличия дефектов в технологической цепи без использования затратных вычислительных ресурсов. Развитием предложенных решений является модель прогнозирования инцидентов для смягчения последствий неопределённости диагностики сложных многостадийных технологических процессов. Представляется обоснованным вывод о применимости предлагаемого подхода к решению данной и подобных задач. Models and methods of trust functions and fuzzy neural networks joint use for multistage technological processes diagnostics Palyukh B.V., Ivanov V.K. Tver State Technical University, Tver, Russia pboris@tstu.tver.ru, mtivk@tstu.tver.ru Within the framework of the conducted research, the intelligent data processing methods analysis exactly joint use of neural networks and the theory of evidence algorithms was carried out. Composition, structure and functioning descriptions of the systems developed for projects in various application domains are considered. Possible options of the coordinated application of neural networks and belief functions in information systems for various purposes are determined. These options also included the architectures and implementation features of such systems. The study results were used in the architectural solutions design of a hybrid expert system for diagnosing the multistage technological processes state and detecting anomalies in their functioning. It is proposed to use an adaptive fuzzy neural network, which is part of a diagnostic expert system and can be used to quickly obtain the probabilistic estimates of causes of abnormal critical events or incidents. The method of training and verification data sets automatic generation for such a neural network is substantiated. Thus, hypotheses about the incident's potential causes, i.e. equipment malfunction sign, are interpreted as the existence of defects probability values interval in the technological chain elements at some continuous production stage. At the same time, the intervals boundaries are calculated using belief functions. The source data for calculations and evidence descriptions, including their basic probabilities, come from several sources: diagnostic information sensors, fault statistics, technological regulations. The transformation of hypotheses about the incident's potential causes into a fuzzy production rules database automatic procedure is implemented. These rules are the input data of an adaptive fuzzy neural network during its training. Thus, training, verification and test data sets can be obtained. With their help, you can quickly train and/or retrain a neural network and configure its hyperparameters. The expert system which has the components described above in its composition, in operational mode, will allow you to quickly determine a probabilistic assessment of the defects presence in the technological chain that is sufficiently accurate for practical use without using expensive computing resources. The incident prediction model is a development of the proposed solutions. This will make it possible to mitigate the effects of uncertainty in the complex multi-stage technological processes diagnosis. The conclusion about the applicability of the proposed approach to solving this and similar problems seems reasonable.},
note = {Палюх Б.В. & Иванов В.К. Модели и методы совместного использования функций доверия и нечетких нейронных сетей для диагностики многостадийных технологических процессов // Всемирный конгресс "Теория систем, алгебраическая биология, искусственный интеллект: математические основы и приложения" 26-30 июня 2023 г. Тезисы и материалы. - Москва, 2023. - С. 166},
keywords = {belief function, bif, diagnostic system, evidence theory, fuzzy neural network, incident, membership function, production process, диагностическая система, инцидент, нечеткая нейронная сеть, теория свидетельств, технологический процесс, функция доверия, функция принадлежности},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В рамках проведенных исследований выполнен анализ совместного использования таких методов интеллектуальной обработки данных, как нейронные сети и алгоритмы теории свидетельств. Рассмотрены описания состава, структуры и функционирования систем, разработанных для проектов в различных областях. Определены возможные варианты согласованного применения нейронных сетей и функций доверия в информационных системах различного назначения, включая особенности архитектур и реализации таких систем. Результаты исследования использованы при проектировании архитектурных решений гибридной экспертной системы для диагностики состояния многостадийных технологических процессов и обнаружения аномалий их функционирования. Предлагается использование адаптивной нечеткой нейронной сети, которая является частью диагностической экспертной системы и может быть применена для оперативного получения вероятностных оценок причин аномальных критических событий или инцидентов. Обосновывается метод автоматической генерации обучающих и проверочных наборов данных для такой нейронной сети. Так, гипотезы о потенциальных причинах инцидентов, то есть признаков неисправного состояния оборудования, интерпретируются как интервалы вероятности существования дефектов элементов технологической цепи на некоторой стадии непрерывного производства. При этом границы интервалов вычисляются с использованием функций доверия, а данные для расчётов или свидетельства, включая их базовые вероятности, поступают из нескольких источников: сенсоры диагностической информации, статистика дефектов, технологические регламенты. Реализована процедура автоматического преобразования гипотез о потенциальных причинах инцидентов в базу нечётких продукционных правил, которые являются входными данными адаптивной нечеткой нейронной сети при ее обучении. Таким образом, могут быть получены обучающий, верификационный и тестовые наборы данных. С их помощью можно оперативно выполнять обучение и/или переобучение нейронной сети и настройку ее гиперпараметров. Экспертная система, имеющая в своем составе описанные выше компоненты, в эксплуатационном режиме позволит оперативно определять достаточно точную для практического использования вероятностную оценку наличия дефектов в технологической цепи без использования затратных вычислительных ресурсов. Развитием предложенных решений является модель прогнозирования инцидентов для смягчения последствий неопределённости диагностики сложных многостадийных технологических процессов. Представляется обоснованным вывод о применимости предлагаемого подхода к решению данной и подобных задач. Models and methods of trust functions and fuzzy neural networks joint use for multistage technological processes diagnostics Palyukh B.V., Ivanov V.K. Tver State Technical University, Tver, Russia pboris@tstu.tver.ru, mtivk@tstu.tver.ru Within the framework of the conducted research, the intelligent data processing methods analysis exactly joint use of neural networks and the theory of evidence algorithms was carried out. Composition, structure and functioning descriptions of the systems developed for projects in various application domains are considered. Possible options of the coordinated application of neural networks and belief functions in information systems for various purposes are determined. These options also included the architectures and implementation features of such systems. The study results were used in the architectural solutions design of a hybrid expert system for diagnosing the multistage technological processes state and detecting anomalies in their functioning. It is proposed to use an adaptive fuzzy neural network, which is part of a diagnostic expert system and can be used to quickly obtain the probabilistic estimates of causes of abnormal critical events or incidents. The method of training and verification data sets automatic generation for such a neural network is substantiated. Thus, hypotheses about the incident's potential causes, i.e. equipment malfunction sign, are interpreted as the existence of defects probability values interval in the technological chain elements at some continuous production stage. At the same time, the intervals boundaries are calculated using belief functions. The source data for calculations and evidence descriptions, including their basic probabilities, come from several sources: diagnostic information sensors, fault statistics, technological regulations. The transformation of hypotheses about the incident's potential causes into a fuzzy production rules database automatic procedure is implemented. These rules are the input data of an adaptive fuzzy neural network during its training. Thus, training, verification and test data sets can be obtained. With their help, you can quickly train and/or retrain a neural network and configure its hyperparameters. The expert system which has the components described above in its composition, in operational mode, will allow you to quickly determine a probabilistic assessment of the defects presence in the technological chain that is sufficiently accurate for practical use without using expensive computing resources. The incident prediction model is a development of the proposed solutions. This will make it possible to mitigate the effects of uncertainty in the complex multi-stage technological processes diagnosis. The conclusion about the applicability of the proposed approach to solving this and similar problems seems reasonable.
2.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Демонстратор программной платформы для настройки гиперпараметров нечеткой нейронной сети Статья в журнале
Источник: Программные продукты и системы / Software & Systems, том 35, № 4, С. 609-617, 2022.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: ANFIS, belief function, demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy logic, incident, membership function, multistage production process, neural network, process chain, production rule, TSK, демонстратор, диагностика, инцидент, многостадийный технологический процесс, нечеткая нейронная сеть, нечеткая система, продукционное правило, теория свидетельств, технологическая цепь, функция доверия, функция принадлежности
@article{nokey,
title = {Демонстратор программной платформы для настройки гиперпараметров нечеткой нейронной сети},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
editor = {демонстратор, диагностическая система, инцидент, многостадийный технологический процесс, нечеткая логика, нечеткая нейронная сеть, продукционное правило, теория свиде-тельств, технологическая цепь, функция доверия, функция принадлежности, ANFIS, TSK, demonstrator, belief function, diagnostics, evidence theory, fuzzy logic, incident, membership function, multistage production process, neural network, process chain, production rule},
url = {https://disk.yandex.ru/i/uWiFPzjvqsyRvg
http://swsys.ru/files/2022-4/609-617.pdf},
doi = {10.15827/0236-235X.140.609-617},
year = {2022},
date = {2022-12-31},
urldate = {2022-12-31},
journal = {Программные продукты и системы / Software & Systems},
volume = {35},
number = {4},
pages = {609-617},
publisher = {Программные продукты и системы / Software & Systems},
abstract = {В статье приводится описание исследовательского демонстратора для экспериментальной проверки и оценки вариантов применения нечетких алгоритмов и нейронных сетей в экспертной системе для диагностики сложных многостадийных технологических процессов. Цель разработки демонстратора – создание научно-технического задела для передачи готовых к внедрению решений на следующие этапы проекта.
Демонстратор позволяет оценить уровень системной готовности разрабатываемых компонентов, провести исследовательские испытания, проверить работоспособность и эффективность функционирования программных реализаций при различных значениях параметров и их сочетаниях. Диагностика состояния сложного многостадийного технологического процесса предполагает совместную обработку первичных данных для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов в условиях неопределенности.
Авторами предложен вариант использования нечеткой нейронной сети, обучение которой происходит данными, сгенерированными с помощью функций доверия. Подход дает возможность значительно ускорить вычисления и минимизировать ресурсную базу. В статье основное внимание уделяется описанию функций управления моделями нейронной сети и обучающими наборами данных, обучения нейронной сети и проверки его качества, диагностики технологического процесса в различных режимах. Подробно описаны настраиваемые гиперпараметры нейронной сети. Приведены примеры реализации диагностических процедур в различных режимах. Показано, что при функционировании программной диагностической системы в условиях, близких к реальным, могут быть проверены и экспериментально обоснованы исходные предположения, касающиеся сокращения времени обнаружения и прогнозирования инцидентов, и более точно определены множества технологических цепей, являющихся причинами инцидентов.
A software platform demonstrator for configuring ANFIS neural network hyperparameters in fuzzy systems
V.K. Ivanov, B.V. Palyukh
This article describes the research demonstrator for experimental verification and evaluation of fuzzy algorithms and neural networks in an expert system for complex multi-stage technological processes. The demonstrator development purpose is to create a scientific and technical foundation for the ready-to-im-plement solutions transfer to the next project stages.
The demonstrator allows assessing the readiness level of the components being developed, conducting re-search tests, checking the operability and efficiency of the software implementations functioning proposed at various parameter values and their combinations. A complex multi-stage technological process state diagnos-tics involves the joint primary data processing to obtain probabilistic abnormal critical events or incidents characteristics under conditions of uncertainty.
The authors propose a way of using a fuzzy neural network, which is trained with data generated by belief functions. The approach makes it possible to significantly speed up calculations and to minimize the resource base. The article focuses on describing the neural network models and training datasets management, neural network training and quality control, the technological process diagnostics in various modes. The configurable hyper-parameters of the neural network are described in detail. There are examples of the diagnostic procedures implementation in various modes. It is shown that with the software diagnostic system functioning in condi-tions close to real, the initial assumptions concerning the time reduction for detecting and predicting incidents can be verified and experimentally substantiated. In addition, the technological chains sets that are the incidents causes can be more accurately determined.},
keywords = {ANFIS, belief function, demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy logic, incident, membership function, multistage production process, neural network, process chain, production rule, TSK, демонстратор, диагностика, инцидент, многостадийный технологический процесс, нечеткая нейронная сеть, нечеткая система, продукционное правило, теория свидетельств, технологическая цепь, функция доверия, функция принадлежности},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье приводится описание исследовательского демонстратора для экспериментальной проверки и оценки вариантов применения нечетких алгоритмов и нейронных сетей в экспертной системе для диагностики сложных многостадийных технологических процессов. Цель разработки демонстратора – создание научно-технического задела для передачи готовых к внедрению решений на следующие этапы проекта.
Демонстратор позволяет оценить уровень системной готовности разрабатываемых компонентов, провести исследовательские испытания, проверить работоспособность и эффективность функционирования программных реализаций при различных значениях параметров и их сочетаниях. Диагностика состояния сложного многостадийного технологического процесса предполагает совместную обработку первичных данных для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов в условиях неопределенности.
Авторами предложен вариант использования нечеткой нейронной сети, обучение которой происходит данными, сгенерированными с помощью функций доверия. Подход дает возможность значительно ускорить вычисления и минимизировать ресурсную базу. В статье основное внимание уделяется описанию функций управления моделями нейронной сети и обучающими наборами данных, обучения нейронной сети и проверки его качества, диагностики технологического процесса в различных режимах. Подробно описаны настраиваемые гиперпараметры нейронной сети. Приведены примеры реализации диагностических процедур в различных режимах. Показано, что при функционировании программной диагностической системы в условиях, близких к реальным, могут быть проверены и экспериментально обоснованы исходные предположения, касающиеся сокращения времени обнаружения и прогнозирования инцидентов, и более точно определены множества технологических цепей, являющихся причинами инцидентов.
A software platform demonstrator for configuring ANFIS neural network hyperparameters in fuzzy systems
V.K. Ivanov, B.V. Palyukh
This article describes the research demonstrator for experimental verification and evaluation of fuzzy algorithms and neural networks in an expert system for complex multi-stage technological processes. The demonstrator development purpose is to create a scientific and technical foundation for the ready-to-im-plement solutions transfer to the next project stages.
The demonstrator allows assessing the readiness level of the components being developed, conducting re-search tests, checking the operability and efficiency of the software implementations functioning proposed at various parameter values and their combinations. A complex multi-stage technological process state diagnos-tics involves the joint primary data processing to obtain probabilistic abnormal critical events or incidents characteristics under conditions of uncertainty.
The authors propose a way of using a fuzzy neural network, which is trained with data generated by belief functions. The approach makes it possible to significantly speed up calculations and to minimize the resource base. The article focuses on describing the neural network models and training datasets management, neural network training and quality control, the technological process diagnostics in various modes. The configurable hyper-parameters of the neural network are described in detail. There are examples of the diagnostic procedures implementation in various modes. It is shown that with the software diagnostic system functioning in condi-tions close to real, the initial assumptions concerning the time reduction for detecting and predicting incidents can be verified and experimentally substantiated. In addition, the technological chains sets that are the incidents causes can be more accurately determined.
Демонстратор позволяет оценить уровень системной готовности разрабатываемых компонентов, провести исследовательские испытания, проверить работоспособность и эффективность функционирования программных реализаций при различных значениях параметров и их сочетаниях. Диагностика состояния сложного многостадийного технологического процесса предполагает совместную обработку первичных данных для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов в условиях неопределенности.
Авторами предложен вариант использования нечеткой нейронной сети, обучение которой происходит данными, сгенерированными с помощью функций доверия. Подход дает возможность значительно ускорить вычисления и минимизировать ресурсную базу. В статье основное внимание уделяется описанию функций управления моделями нейронной сети и обучающими наборами данных, обучения нейронной сети и проверки его качества, диагностики технологического процесса в различных режимах. Подробно описаны настраиваемые гиперпараметры нейронной сети. Приведены примеры реализации диагностических процедур в различных режимах. Показано, что при функционировании программной диагностической системы в условиях, близких к реальным, могут быть проверены и экспериментально обоснованы исходные предположения, касающиеся сокращения времени обнаружения и прогнозирования инцидентов, и более точно определены множества технологических цепей, являющихся причинами инцидентов.
A software platform demonstrator for configuring ANFIS neural network hyperparameters in fuzzy systems
V.K. Ivanov, B.V. Palyukh
This article describes the research demonstrator for experimental verification and evaluation of fuzzy algorithms and neural networks in an expert system for complex multi-stage technological processes. The demonstrator development purpose is to create a scientific and technical foundation for the ready-to-im-plement solutions transfer to the next project stages.
The demonstrator allows assessing the readiness level of the components being developed, conducting re-search tests, checking the operability and efficiency of the software implementations functioning proposed at various parameter values and their combinations. A complex multi-stage technological process state diagnos-tics involves the joint primary data processing to obtain probabilistic abnormal critical events or incidents characteristics under conditions of uncertainty.
The authors propose a way of using a fuzzy neural network, which is trained with data generated by belief functions. The approach makes it possible to significantly speed up calculations and to minimize the resource base. The article focuses on describing the neural network models and training datasets management, neural network training and quality control, the technological process diagnostics in various modes. The configurable hyper-parameters of the neural network are described in detail. There are examples of the diagnostic procedures implementation in various modes. It is shown that with the software diagnostic system functioning in condi-tions close to real, the initial assumptions concerning the time reduction for detecting and predicting incidents can be verified and experimentally substantiated. In addition, the technological chains sets that are the incidents causes can be more accurately determined.
3.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Применение теории свидетельств для обучения нейронной сети ANFIS/TSK в диагностических системах Статья в сборнике
Источник: Двадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участи, КИИ-2022 (Москва, 21–23 декабря 2022 г.). Труды конференции. Т. 2. – М.: Издательство МЭИ, 2022. – 464 с., С. 27-38, Москва, МЭИ, 2022, ISBN: 978-5-7046-2737-1 (Т. 2).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: ANFIS, belief function, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, membership function, neural network, production rule, status-4, technological chain, TSK, диагностика, инцидент, многостадийный технологический процесс, нечёткая логика, нечеткая нейронная сеть, продукционное правило, теория свидетельств, технологическая цепь, функция доверия, функция принадлежности
@inproceedings{nokey,
title = {Применение теории свидетельств для обучения нейронной сети ANFIS/TSK в диагностических системах},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/aQVzbPsLkPGU2A
https://disk.yandex.ru/d/cVfdqjddPQbo-Q
https://disk.yandex.ru/i/WDIvuPjjS1iNfA},
isbn = {978-5-7046-2737-1 (Т. 2)},
year = {2022},
date = {2022-12-23},
urldate = {2022-12-23},
booktitle = {Двадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участи, КИИ-2022 (Москва, 21–23 декабря 2022 г.). Труды конференции. Т. 2. – М.: Издательство МЭИ, 2022. – 464 с.},
volume = {2},
pages = {27-38},
publisher = {Москва, МЭИ},
abstract = {В работе обосновывается метод создания обучающих наборов данных для нечеткой нейронной сети, которая может быть использована для оперативного получения вероятностных оценок причин аномальных критических событий или инцидентов в диагностических системах. Рассматриваются правила преобразования гипотез о потенциальных причинах инцидентов в интервалы вероятности дефекта технологической цепи на некоторой стадии непрерывного производства с использованием функций доверия. Предлагается процедура автоматического преобразования этих гипотез в базу нечетких продукционных правил, которая обеспечивает обучение нейронной сети ANFIS с архитектурой TSK. Это позволит оперативно определять достаточно верную для практического использования оценку вероятности неисправности в технологической цепи без использования затратных вычислительных ресурсов. Это позволит оперативно вычислить относительно точную оценку вероятности неисправности в технологической цепи без использования затратных вычислительных ресурсов.
Evidence Theory Application for ANFIS/TSK Neural Network Training in Diagnostic Systems
The paper substantiates a method for creating training data sets for a fuzzy neural network, which can be used to quickly obtain probabilistic estimates of incidents causes in diagnostic systems. The rules for converting hypotheses about potential causes of incidents into intervals of defect probability in the technological chain at some continuous production stage using belief functions are considered. A procedure is proposed for automatically converting these hypotheses into a fuzzy production rules base, which provides training for the ANFIS neural network with the TSK architecture. This will allow you to quickly determine an estimate of the malfunction probability in the process chain that is sufficiently correct for practical use without using expensive computing resources.},
keywords = {ANFIS, belief function, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, membership function, neural network, production rule, status-4, technological chain, TSK, диагностика, инцидент, многостадийный технологический процесс, нечёткая логика, нечеткая нейронная сеть, продукционное правило, теория свидетельств, технологическая цепь, функция доверия, функция принадлежности},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В работе обосновывается метод создания обучающих наборов данных для нечеткой нейронной сети, которая может быть использована для оперативного получения вероятностных оценок причин аномальных критических событий или инцидентов в диагностических системах. Рассматриваются правила преобразования гипотез о потенциальных причинах инцидентов в интервалы вероятности дефекта технологической цепи на некоторой стадии непрерывного производства с использованием функций доверия. Предлагается процедура автоматического преобразования этих гипотез в базу нечетких продукционных правил, которая обеспечивает обучение нейронной сети ANFIS с архитектурой TSK. Это позволит оперативно определять достаточно верную для практического использования оценку вероятности неисправности в технологической цепи без использования затратных вычислительных ресурсов. Это позволит оперативно вычислить относительно точную оценку вероятности неисправности в технологической цепи без использования затратных вычислительных ресурсов.
Evidence Theory Application for ANFIS/TSK Neural Network Training in Diagnostic Systems
The paper substantiates a method for creating training data sets for a fuzzy neural network, which can be used to quickly obtain probabilistic estimates of incidents causes in diagnostic systems. The rules for converting hypotheses about potential causes of incidents into intervals of defect probability in the technological chain at some continuous production stage using belief functions are considered. A procedure is proposed for automatically converting these hypotheses into a fuzzy production rules base, which provides training for the ANFIS neural network with the TSK architecture. This will allow you to quickly determine an estimate of the malfunction probability in the process chain that is sufficiently correct for practical use without using expensive computing resources.
Evidence Theory Application for ANFIS/TSK Neural Network Training in Diagnostic Systems
The paper substantiates a method for creating training data sets for a fuzzy neural network, which can be used to quickly obtain probabilistic estimates of incidents causes in diagnostic systems. The rules for converting hypotheses about potential causes of incidents into intervals of defect probability in the technological chain at some continuous production stage using belief functions are considered. A procedure is proposed for automatically converting these hypotheses into a fuzzy production rules base, which provides training for the ANFIS neural network with the TSK architecture. This will allow you to quickly determine an estimate of the malfunction probability in the process chain that is sufficiently correct for practical use without using expensive computing resources.
4.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Совместное использование моделей и методов нейронных сетей и теории свидетельств в нечетких системах управления и диагностики Статья в журнале
Источник: Искусственный интеллект и принятие решений, № 4, С. 75-88, 2021.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: belief function, Dempster-Schafer theory, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, hybrid expert system, manufacturing process, network training, neural network, status-4, technology, гибридная экспертная система, диагностика, нейронная сеть, нечеткая система, обучение сети, теория свидетельств, технологический процесс, функция доверия
@article{nokey,
title = {Совместное использование моделей и методов нейронных сетей и теории свидетельств в нечетких системах управления и диагностики},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/-HuBQb-k7qH58g
https://elib.tstu.tver.ru/MegaPro/Download/MObject/34329/001-000143914-000000000-0000-0000-01.pdf},
doi = {10.14357/20718594210407},
year = {2021},
date = {2021-12-31},
urldate = {2021-12-31},
journal = {Искусственный интеллект и принятие решений},
number = {4},
pages = {75-88},
abstract = {В статье описываются результаты исследования совместного использования методов интеллектуальной обработки данных, таких как нейронные сети и алгоритмы теории свидетельств. Исследование включает анализ описаний современных разработок, опубликованных за последнее время. Рассмотрены описания состава, структуры и функционирования основных алгоритмов систем, разработанных для проектов в различных областях. Определены варианты совместного применения нейронных сетей и алгоритмов теории свидетельств, включая особенности их архитектур и реализации. Получено подтверждение эффективности совместного применения указанных методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным, используемым для принятия решений. Областью применения результатов настоящего исследования является проектирование архитектурных решений гибридной экспертной системы для диагностики состояния технологических процессов и обнаружения аномалий в них.
The article describes the study results of various intelligent data processing methods, such as neural networks and algorithms of the theory of evidence, joint use. The study was conducted on the development of diagnostic systems examples. These methods hybridization is one of the general approaches to reduce uncertainty in the data used and increase the degree of confidence in them. The data uncertainty is of an objective nature when they are obtained from the sensors of technological equipment, from technical regulations, as well as from expert specialists. The study includes an analysis of modern developments descriptions presented at significant international conferences and published recently. Several dozen descriptions of the systems composition, structure and main algorithms functioning developed for projects in various fields were reviewed. As a result, the joint application modes of neural networks and theory of evidence algorithms including the features of architectures and their implementation are determined. We also summarized information about the effectiveness of these methods’ joint application in terms of the uncertainty level reducing and confidence level increasing in the decision-making data. The scope of this study results application is the architectural solutions design of a hybrid expert system for diagnosing the technology processes state and detecting anomalies in them.},
keywords = {belief function, Dempster-Schafer theory, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, hybrid expert system, manufacturing process, network training, neural network, status-4, technology, гибридная экспертная система, диагностика, нейронная сеть, нечеткая система, обучение сети, теория свидетельств, технологический процесс, функция доверия},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье описываются результаты исследования совместного использования методов интеллектуальной обработки данных, таких как нейронные сети и алгоритмы теории свидетельств. Исследование включает анализ описаний современных разработок, опубликованных за последнее время. Рассмотрены описания состава, структуры и функционирования основных алгоритмов систем, разработанных для проектов в различных областях. Определены варианты совместного применения нейронных сетей и алгоритмов теории свидетельств, включая особенности их архитектур и реализации. Получено подтверждение эффективности совместного применения указанных методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным, используемым для принятия решений. Областью применения результатов настоящего исследования является проектирование архитектурных решений гибридной экспертной системы для диагностики состояния технологических процессов и обнаружения аномалий в них.
The article describes the study results of various intelligent data processing methods, such as neural networks and algorithms of the theory of evidence, joint use. The study was conducted on the development of diagnostic systems examples. These methods hybridization is one of the general approaches to reduce uncertainty in the data used and increase the degree of confidence in them. The data uncertainty is of an objective nature when they are obtained from the sensors of technological equipment, from technical regulations, as well as from expert specialists. The study includes an analysis of modern developments descriptions presented at significant international conferences and published recently. Several dozen descriptions of the systems composition, structure and main algorithms functioning developed for projects in various fields were reviewed. As a result, the joint application modes of neural networks and theory of evidence algorithms including the features of architectures and their implementation are determined. We also summarized information about the effectiveness of these methods’ joint application in terms of the uncertainty level reducing and confidence level increasing in the decision-making data. The scope of this study results application is the architectural solutions design of a hybrid expert system for diagnosing the technology processes state and detecting anomalies in them.
The article describes the study results of various intelligent data processing methods, such as neural networks and algorithms of the theory of evidence, joint use. The study was conducted on the development of diagnostic systems examples. These methods hybridization is one of the general approaches to reduce uncertainty in the data used and increase the degree of confidence in them. The data uncertainty is of an objective nature when they are obtained from the sensors of technological equipment, from technical regulations, as well as from expert specialists. The study includes an analysis of modern developments descriptions presented at significant international conferences and published recently. Several dozen descriptions of the systems composition, structure and main algorithms functioning developed for projects in various fields were reviewed. As a result, the joint application modes of neural networks and theory of evidence algorithms including the features of architectures and their implementation are determined. We also summarized information about the effectiveness of these methods’ joint application in terms of the uncertainty level reducing and confidence level increasing in the decision-making data. The scope of this study results application is the architectural solutions design of a hybrid expert system for diagnosing the technology processes state and detecting anomalies in them.
5.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Демонстратор программной платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах Статья в журнале
Источник: Программные продукты и системы (Software & Systems), том 34, № 4, С. 511-523, 2021.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, status-4, technological chain, technology, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств, технологическая цепь, технологический процесс
@article{nokey,
title = {Демонстратор программной платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/tEP6WYvT7sp7Tg
http://www.swsys.ru/files/2021-4/511-523.pdf},
doi = {10.15827/0236-235X.136.511-523},
year = {2021},
date = {2021-12-31},
urldate = {2021-12-31},
booktitle = {демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств, технологическая цепь, технологический процесс, demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, technological chain, technology},
journal = {Программные продукты и системы (Software & Systems)},
volume = {34},
number = {4},
pages = {511-523},
publisher = {ЦПС},
abstract = {Диагностика состояния сложного многостадийного технологического процесса предполагает совместную обработку первичных данных для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов в условиях неопределенности. В статье представлен исследовательский демонстратор «Статус-4» – прототип программной платформы для совместного использования методов алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких диагностических системах. Цель разработки демонстратора – создание научно-технического задела для передачи готовых к внедрению решений на следующие этапы проекта. Демонстратор дает возможность показать основные функциональные компоненты платформы, оценить уровень их системной готовности, провести исследовательские испытания платформы, выполнить в различных режимах тестирование программных реализаций выбранных и теоретически подтвержденных методов, быстро проверить работоспособность и эффективность функционирования при различных значениях параметров и их сочетаниях. С помощью демонстратора могут быть показаны варианты совместного применения методов нейронных сетей и теории свидетельств в гибридной экспертной системе для диагностики технологического процесса, получены экспериментальные подтверждения эффективности совместного применения этих методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным при принятии решений. В статье приводятся краткие сведения о функциональных возможностях демонстратора, включая описание технологического процесса и предположений о влиянии диагностических переменных на его работоспособность, загрузку описаний инцидентов в технологическую БД, формирование гипотез о причинах инцидентов, генерацию продукционных правил, адаптацию параметров алгоритмов оценки состояния технологического процесса с помощью нейронной сети и нечеткого вывода. Рассматриваются основные параметры хранилища данных и объектной модели, приводятся сведения о программной реализации и пользовательском интерфейсе, которые иллюстрируются примерами. Выделены особенности используемых технологий, позволяющие надеяться на эффективность их совместного использования в диагностических системах. Использование демонстратора способствует минимизации ключевых рисков создания полнофункциональной программной платформы для диагностики и оценки состояния сложного многостадийного технологического процесса.
A software platform demonstrator for joint use of evidence theory algorithms and neural networks in fuzzy systems
The diagnostics of a complex multi-stage technical process involves the joint primary data processing to obtain probabilistic characteristics of abnormal critical events or incidents under uncertainty. The paper presents the research demonstrator Status-4 that is a software platform prototype for joint using the evidence theory and neural network methods in fuzzy diagnostic systems. The purpose of the demonstrator development is to create a scientific and technical reserve for readyto-implement solutions transfer to the next project stages. The demonstrator makes it possible to show the main platform functional components, assess their system readiness level, conduct the platform research tests, perform software implementations testing of the selected and theoretically confirmed methods in various modes, check the functioning operability and efficiency at various parameter values and their combinations quickly. The demonstrator shows the options for the joint application of neural network and evidence theory methods in a hybrid expert system for diagnostics process. In addition, these methods joint application effectiveness is experimentally confirmed in terms of reducing the uncertainty level and increasing the confidence in data level when making decisions. The demonstrator enables minimizing the key risks of creating a full-featured software platform for diagnosing and evaluating the complex multi-stage technologies state. The paper provides brief information about the demonstrator functionality, including the technology description and the suppositions description about diagnostic variables influence on processing performance, loading incident descriptions into the technological database, forming hypotheses about the incidents causes, generating production rules, adapting the parameters of the technology state assessing algorithms using neural network and fuzzy inference. The paper considers the main data warehouse and object model parameters, provides the software implementation and user interface information and illustrates it by examples. It also highlights the used methods features, which allow us to hope for the effectiveness of their joint use in diagnostic systems.},
keywords = {demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, status-4, technological chain, technology, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств, технологическая цепь, технологический процесс},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Диагностика состояния сложного многостадийного технологического процесса предполагает совместную обработку первичных данных для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов в условиях неопределенности. В статье представлен исследовательский демонстратор «Статус-4» – прототип программной платформы для совместного использования методов алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких диагностических системах. Цель разработки демонстратора – создание научно-технического задела для передачи готовых к внедрению решений на следующие этапы проекта. Демонстратор дает возможность показать основные функциональные компоненты платформы, оценить уровень их системной готовности, провести исследовательские испытания платформы, выполнить в различных режимах тестирование программных реализаций выбранных и теоретически подтвержденных методов, быстро проверить работоспособность и эффективность функционирования при различных значениях параметров и их сочетаниях. С помощью демонстратора могут быть показаны варианты совместного применения методов нейронных сетей и теории свидетельств в гибридной экспертной системе для диагностики технологического процесса, получены экспериментальные подтверждения эффективности совместного применения этих методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным при принятии решений. В статье приводятся краткие сведения о функциональных возможностях демонстратора, включая описание технологического процесса и предположений о влиянии диагностических переменных на его работоспособность, загрузку описаний инцидентов в технологическую БД, формирование гипотез о причинах инцидентов, генерацию продукционных правил, адаптацию параметров алгоритмов оценки состояния технологического процесса с помощью нейронной сети и нечеткого вывода. Рассматриваются основные параметры хранилища данных и объектной модели, приводятся сведения о программной реализации и пользовательском интерфейсе, которые иллюстрируются примерами. Выделены особенности используемых технологий, позволяющие надеяться на эффективность их совместного использования в диагностических системах. Использование демонстратора способствует минимизации ключевых рисков создания полнофункциональной программной платформы для диагностики и оценки состояния сложного многостадийного технологического процесса.
A software platform demonstrator for joint use of evidence theory algorithms and neural networks in fuzzy systems
The diagnostics of a complex multi-stage technical process involves the joint primary data processing to obtain probabilistic characteristics of abnormal critical events or incidents under uncertainty. The paper presents the research demonstrator Status-4 that is a software platform prototype for joint using the evidence theory and neural network methods in fuzzy diagnostic systems. The purpose of the demonstrator development is to create a scientific and technical reserve for readyto-implement solutions transfer to the next project stages. The demonstrator makes it possible to show the main platform functional components, assess their system readiness level, conduct the platform research tests, perform software implementations testing of the selected and theoretically confirmed methods in various modes, check the functioning operability and efficiency at various parameter values and their combinations quickly. The demonstrator shows the options for the joint application of neural network and evidence theory methods in a hybrid expert system for diagnostics process. In addition, these methods joint application effectiveness is experimentally confirmed in terms of reducing the uncertainty level and increasing the confidence in data level when making decisions. The demonstrator enables minimizing the key risks of creating a full-featured software platform for diagnosing and evaluating the complex multi-stage technologies state. The paper provides brief information about the demonstrator functionality, including the technology description and the suppositions description about diagnostic variables influence on processing performance, loading incident descriptions into the technological database, forming hypotheses about the incidents causes, generating production rules, adapting the parameters of the technology state assessing algorithms using neural network and fuzzy inference. The paper considers the main data warehouse and object model parameters, provides the software implementation and user interface information and illustrates it by examples. It also highlights the used methods features, which allow us to hope for the effectiveness of their joint use in diagnostic systems.
A software platform demonstrator for joint use of evidence theory algorithms and neural networks in fuzzy systems
The diagnostics of a complex multi-stage technical process involves the joint primary data processing to obtain probabilistic characteristics of abnormal critical events or incidents under uncertainty. The paper presents the research demonstrator Status-4 that is a software platform prototype for joint using the evidence theory and neural network methods in fuzzy diagnostic systems. The purpose of the demonstrator development is to create a scientific and technical reserve for readyto-implement solutions transfer to the next project stages. The demonstrator makes it possible to show the main platform functional components, assess their system readiness level, conduct the platform research tests, perform software implementations testing of the selected and theoretically confirmed methods in various modes, check the functioning operability and efficiency at various parameter values and their combinations quickly. The demonstrator shows the options for the joint application of neural network and evidence theory methods in a hybrid expert system for diagnostics process. In addition, these methods joint application effectiveness is experimentally confirmed in terms of reducing the uncertainty level and increasing the confidence in data level when making decisions. The demonstrator enables minimizing the key risks of creating a full-featured software platform for diagnosing and evaluating the complex multi-stage technologies state. The paper provides brief information about the demonstrator functionality, including the technology description and the suppositions description about diagnostic variables influence on processing performance, loading incident descriptions into the technological database, forming hypotheses about the incidents causes, generating production rules, adapting the parameters of the technology state assessing algorithms using neural network and fuzzy inference. The paper considers the main data warehouse and object model parameters, provides the software implementation and user interface information and illustrates it by examples. It also highlights the used methods features, which allow us to hope for the effectiveness of their joint use in diagnostic systems.
6.
Иванов В.К.
2021, (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021667814 «Программа-демонстратор платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах» : дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 02 ноября 2021 г. / автор: В.К. Иванов).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: bif, demonstrator, diagnostics, evidence theory, fSimilarity, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, status-4, technology, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств, технологический процесс
@patent{8_72811204-2d1a-4d92-8934-4a4bbfae45e0,
title = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021667814 «Программа-демонстратор платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах»},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/8IPAUwu–Xufcg
https://elib.tstu.tver.ru/MegaPro/Download/MObject/34330/001-000143950-000000000-0000-0000-01.pdf},
year = {2021},
date = {2021-11-01},
urldate = {2025-02-01},
abstract = {<p>Программа представляет собой исследовательский прототип программной платформы для совместного использования моделей и методов теории свидетельств и нейронных сетей в гибридной нечеткой экспертной системе для диагностики технологического процесса. Основные функции программы: формирование описаний технологического процесса и предположений о влиянии диагностических переменных на его работоспособность, загрузка описаний инцидентов в технологическую базу данных, формирование гипотез о причинах инцидентов, генерация продукционных правил, адаптация параметров алгоритмов оценки состояния технологического процесса с помощью нейронной сети и нечеткого вывода. Демонстратор дает возможность оценить уровень системной готовности основных функциональных компонентов, провести исследовательские испытания, выполнить в различных режимах тестирование программных реализаций выбранных и теоретически подтвержденных методов для уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным при принятии решений.</p><p>Язык: Python</p><p>Объём: 5400 Kб</p><p> </p>},
note = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021667814 «Программа-демонстратор платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах» : дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 02 ноября 2021 г. / автор: В.К. Иванов},
keywords = {bif, demonstrator, diagnostics, evidence theory, fSimilarity, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, status-4, technology, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств, технологический процесс},
pubstate = {published},
tppubtype = {patent}
}
<p>Программа представляет собой исследовательский прототип программной платформы для совместного использования моделей и методов теории свидетельств и нейронных сетей в гибридной нечеткой экспертной системе для диагностики технологического процесса. Основные функции программы: формирование описаний технологического процесса и предположений о влиянии диагностических переменных на его работоспособность, загрузка описаний инцидентов в технологическую базу данных, формирование гипотез о причинах инцидентов, генерация продукционных правил, адаптация параметров алгоритмов оценки состояния технологического процесса с помощью нейронной сети и нечеткого вывода. Демонстратор дает возможность оценить уровень системной готовности основных функциональных компонентов, провести исследовательские испытания, выполнить в различных режимах тестирование программных реализаций выбранных и теоретически подтвержденных методов для уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным при принятии решений.</p><p>Язык: Python</p><p>Объём: 5400 Kб</p><p> </p>
7.
Иванов В.К., Образцов И.В.
2020, (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020663081 «Программа для решения задачи групповой обработки результатов измерений и интервальных оценок нечётких и неполных значений показателей инновационности объектов в соответствии с теорией свидетельств» : дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 22 октября 2020 г. / авторы: В.К. Иванов, И.В. Образцов.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: bif, fSimilarity, status-4, нечёткая логика, показатель инновационности, теория свидетельств, экспертная система
@patent{18_413f65dc-9ee8-48c4-92c1-76b924dd7f52,
title = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020663081 «Программа для решения задачи групповой обработки результатов измерений и интервальных оценок нечётких и неполных значений показателей инновационности объектов в соответствии с теорией свидетельств»},
author = {Иванов В.К. and Образцов И.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/MNJW9Bz797fm5g},
year = {2020},
date = {2020-10-21},
urldate = {2025-04-30},
abstract = {<p>Программа предназначена для групповой обработки результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов – продуктов или технологий. Используются интервальные оценки в соответствии с теорией свидетельств Демпстера-Шафера и осуществляется агрегация больших объёмов нечётких и неполных данных различной структуры. Реализован алгоритм для расчета вероятностных значений показателей инновационности объектов на основе исходных данных, полученных из нескольких источников с учетом их надежности, включая вычисление функций доверия и правдоподобия. Исходные данные программы могут иметь различную природу и быть получены опросом экспертов, из поисковой системы или измерительного устройства. Программа может использоваться при анализе сложных многокомпонентных систем.</p><p>Язык: SpiderBasic</p><p>ОС: Microsoft Windows</p><p>Объём программы: 7966 Kб</p>},
note = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020663081 «Программа для решения задачи групповой обработки результатов измерений и интервальных оценок нечётких и неполных значений показателей инновационности объектов в соответствии с теорией свидетельств» : дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 22 октября 2020 г. / авторы: В.К. Иванов, И.В. Образцов.},
keywords = {bif, fSimilarity, status-4, нечёткая логика, показатель инновационности, теория свидетельств, экспертная система},
pubstate = {published},
tppubtype = {patent}
}
<p>Программа предназначена для групповой обработки результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов – продуктов или технологий. Используются интервальные оценки в соответствии с теорией свидетельств Демпстера-Шафера и осуществляется агрегация больших объёмов нечётких и неполных данных различной структуры. Реализован алгоритм для расчета вероятностных значений показателей инновационности объектов на основе исходных данных, полученных из нескольких источников с учетом их надежности, включая вычисление функций доверия и правдоподобия. Исходные данные программы могут иметь различную природу и быть получены опросом экспертов, из поисковой системы или измерительного устройства. Программа может использоваться при анализе сложных многокомпонентных систем.</p><p>Язык: SpiderBasic</p><p>ОС: Microsoft Windows</p><p>Объём программы: 7966 Kб</p>
8.
Иванов В.К., Садикова Д.Л., Цветкова М.В., Палюх Б.В.
Оценка новизны и востребованности изобретений как части инновационного потенциала продуктов или технологий Статья в журнале
Источник: Электронный научный журнал «Вестник молодёжной науки России», № 2, 2019, ISSN: 2658–7505.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: demand, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, востребованность, изобретение, инновация, новизна, теория свидетельств
@article{nokey,
title = {Оценка новизны и востребованности изобретений как части инновационного потенциала продуктов или технологий},
author = {Иванов В.К. and Садикова Д.Л. and Цветкова М.В. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/aLYdzSUxC3kP4A},
issn = {2658–7505},
year = {2019},
date = {2019-06-30},
urldate = {2019-06-30},
journal = {Электронный научный журнал «Вестник молодёжной науки России»},
number = {2},
abstract = {В статье представлены результаты экспериментальной оценки инновационного потенциала изобретений с точки зрения их новизны и востребованности потребителями продуктов и технологий. Описана методика проведения исследований. Приведены примеры обработки полученных данных с использованием теории свидетельств.
D.L. Sadikova, V.K. Ivanov, M.V. Tsvetkova, B.V. Palyukh
Evaluation of Novelty and Inquiry of Inventions as a Part of the Innovative Potential of Products or Technologies
The article presents the results of experimental research of innovative potential of inventions from the point of view of their novelty and demand by consumers of products and technologies. The method of carrying out the research is described. Examples of processing the obtained data using the theory of evidence are given.
},
keywords = {demand, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, востребованность, изобретение, инновация, новизна, теория свидетельств},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлены результаты экспериментальной оценки инновационного потенциала изобретений с точки зрения их новизны и востребованности потребителями продуктов и технологий. Описана методика проведения исследований. Приведены примеры обработки полученных данных с использованием теории свидетельств.
D.L. Sadikova, V.K. Ivanov, M.V. Tsvetkova, B.V. Palyukh
Evaluation of Novelty and Inquiry of Inventions as a Part of the Innovative Potential of Products or Technologies
The article presents the results of experimental research of innovative potential of inventions from the point of view of their novelty and demand by consumers of products and technologies. The method of carrying out the research is described. Examples of processing the obtained data using the theory of evidence are given.
D.L. Sadikova, V.K. Ivanov, M.V. Tsvetkova, B.V. Palyukh
Evaluation of Novelty and Inquiry of Inventions as a Part of the Innovative Potential of Products or Technologies
The article presents the results of experimental research of innovative potential of inventions from the point of view of their novelty and demand by consumers of products and technologies. The method of carrying out the research is described. Examples of processing the obtained data using the theory of evidence are given.
9.
Иванов В.К.
Особенности организации хранилища данных на основе интеллектуализации поискового агента и эволюционной модели отбора целевой информации Статья в журнале
Источник: Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки», том 1, № 1, С. 75-84, 2019, ISSN: 2224-6363.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: innovation index, база данных, бизнес-планирование, востребованность, генетический алгоритм, инновационность, интеллектуальный агент, новизна, тематический поиск, теория свидетельств, хранилище данных
@article{nokey,
title = {Особенности организации хранилища данных на основе интеллектуализации поискового агента и эволюционной модели отбора целевой информации},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/nnMzoBqYCQjl4A},
issn = {2224-6363},
year = {2019},
date = {2019-03-31},
urldate = {2019-03-31},
journal = {Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки»},
volume = {1},
number = {1},
pages = {75-84},
abstract = {В статье представлен систематизированный обзор результатов разработки теоретической основы и пилотной реализации технологии хранилища данных с автоматическим пополнением данными из источников, относящихся к различным тематическим сегментам. Предполагается, что хранилище будет содержать информацию об объектах, обладающих значительным инновационным потенциалом. Механизм селекции такой информации основан на определении ее семантической релевантности генерируемым поисковым запросам. При этом дается количественная оценка инновационности объектов, в частности их технологической новизны и востребованности. В статье приводятся описание принятых показателей инновационности, рассматриваются вопросы применения теории свидетельств для обработки неполной и нечеткой информации, определены основные идеи методики обработки результатов измерений для расчета вероятностных значение компонентов инновационности, кратко описано применение эволюционного подхода при формировании лингвистической модели архетипа объекта, приводятся сведения об экспериментальной проверке адекватности разработанной вычислительной модели. Результаты исследований, описанные в статье, могут быть использованы для бизнес-планирования, прогнозирования технологического развития, информационного обеспечения экспертизы инвестиционных проектов.},
keywords = {innovation index, база данных, бизнес-планирование, востребованность, генетический алгоритм, инновационность, интеллектуальный агент, новизна, тематический поиск, теория свидетельств, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлен систематизированный обзор результатов разработки теоретической основы и пилотной реализации технологии хранилища данных с автоматическим пополнением данными из источников, относящихся к различным тематическим сегментам. Предполагается, что хранилище будет содержать информацию об объектах, обладающих значительным инновационным потенциалом. Механизм селекции такой информации основан на определении ее семантической релевантности генерируемым поисковым запросам. При этом дается количественная оценка инновационности объектов, в частности их технологической новизны и востребованности. В статье приводятся описание принятых показателей инновационности, рассматриваются вопросы применения теории свидетельств для обработки неполной и нечеткой информации, определены основные идеи методики обработки результатов измерений для расчета вероятностных значение компонентов инновационности, кратко описано применение эволюционного подхода при формировании лингвистической модели архетипа объекта, приводятся сведения об экспериментальной проверке адекватности разработанной вычислительной модели. Результаты исследований, описанные в статье, могут быть использованы для бизнес-планирования, прогнозирования технологического развития, информационного обеспечения экспертизы инвестиционных проектов.
10.
Иванов В.К., Виноградова Н.В., Палюх Б.В., Сотников А.Н.
Современные направления развития и области приложения теории Демпстера-Шафера (обзор) Статья в журнале
Источник: Искусственный интеллект и принятие решений, № 4, С. 32-42, 2018, ISSN: 2071-8594.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: belief function, conflict simulation, decision-making, Dempster-Schafer theory, evidence combination, evidence theory, innovation index, plausibility degree, probability, status-4, uncertainty accounting, вероятность, комбинирование свидетельств, моделирование конфликтов, принятие решений, степень правдоподобия, теория свидетельств, теория свидетельств Демпстера-Шафера, учет неопределенностей, функция доверия
@article{nokey,
title = {Современные направления развития и области приложения теории Демпстера-Шафера (обзор)},
author = {Иванов В.К. and Виноградова Н.В. and Палюх Б.В. and Сотников А.Н.},
editor = {innovation index, status-4, вероятность, комбинирование свидетельств, моделирование конфликтов, принятие решений, теория свидетельств, степень правдоподобия, теория Демпстера-Шафера, функция доверия, учет неопределенностей, probability, evidence combination, conflict simulation, decision-making, the theory of evidence, a plausibility degree, Dempster-Shafer theory, a belief function, uncertainty accounting},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Cii-gmLoBFXZtw},
doi = {10.14357/20718594180403},
issn = {2071-8594},
year = {2018},
date = {2018-11-30},
urldate = {2022-08-23},
journal = {Искусственный интеллект и принятие решений},
number = {4},
pages = {32-42},
abstract = {В статье представлен обзор публикаций, посвященных современным направлениям развития теории Демпстера-Шафера и ее приложений для различных областей, науки, техники и технологий. Рассмотрены те направления исследований, результаты которых известны не только в узкопрофессиональном научном сообществе, но также доступны широкому кругу потенциальных разработчиков перспективных технических решений и технологий. Показано применение результатов теории в некоторых важных областях человеческой деятельности, таких как производственные системы, диагностика технологических процессов, материалов и изделий, строительство, управление качеством продукции, социально-экономические системы. Основное внимание уделено современному состоянию исследований в рассматриваемых областях, в связи с чем, отбирались и анализировались работы, изданные, как правило, в последние годы и представляющие достижения современных исследований теории Демпстера-Шафера и применения ее результатов.
V.K. Ivanov, N.V. Vinogradova, B.V. Palyukh, A.N. Sotnikov. Current Trends and Applications of Dempster-Shafer Theory (Review)
The article provides a review of the publications on the current trends and developments in Dempster-Shafer theory and its different applications in science, engineering, and technologies. The review took account of the following provisions with a focus on some specific aspects of the theory. Firstly, the article considers the research directions whose results are known not only in scientific and academic community but understood by a wide circle of potential designers and developers of advanced engineering solutions and technologies. Secondly, the article shows the theory applications in some important areas of human activity such as manufacturing systems, diagnostics of technological processes, materials and products, building and construction, product quality control, economic and social systems. The particular attention is paid to the current state of research in the domains under consideration and, thus, the papers published, as a rule, in recent years and presenting the achievements of modern research on Dempster-Shafer theory and its application are selected and analyzed.
},
keywords = {belief function, conflict simulation, decision-making, Dempster-Schafer theory, evidence combination, evidence theory, innovation index, plausibility degree, probability, status-4, uncertainty accounting, вероятность, комбинирование свидетельств, моделирование конфликтов, принятие решений, степень правдоподобия, теория свидетельств, теория свидетельств Демпстера-Шафера, учет неопределенностей, функция доверия},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлен обзор публикаций, посвященных современным направлениям развития теории Демпстера-Шафера и ее приложений для различных областей, науки, техники и технологий. Рассмотрены те направления исследований, результаты которых известны не только в узкопрофессиональном научном сообществе, но также доступны широкому кругу потенциальных разработчиков перспективных технических решений и технологий. Показано применение результатов теории в некоторых важных областях человеческой деятельности, таких как производственные системы, диагностика технологических процессов, материалов и изделий, строительство, управление качеством продукции, социально-экономические системы. Основное внимание уделено современному состоянию исследований в рассматриваемых областях, в связи с чем, отбирались и анализировались работы, изданные, как правило, в последние годы и представляющие достижения современных исследований теории Демпстера-Шафера и применения ее результатов.
V.K. Ivanov, N.V. Vinogradova, B.V. Palyukh, A.N. Sotnikov. Current Trends and Applications of Dempster-Shafer Theory (Review)
The article provides a review of the publications on the current trends and developments in Dempster-Shafer theory and its different applications in science, engineering, and technologies. The review took account of the following provisions with a focus on some specific aspects of the theory. Firstly, the article considers the research directions whose results are known not only in scientific and academic community but understood by a wide circle of potential designers and developers of advanced engineering solutions and technologies. Secondly, the article shows the theory applications in some important areas of human activity such as manufacturing systems, diagnostics of technological processes, materials and products, building and construction, product quality control, economic and social systems. The particular attention is paid to the current state of research in the domains under consideration and, thus, the papers published, as a rule, in recent years and presenting the achievements of modern research on Dempster-Shafer theory and its application are selected and analyzed.
V.K. Ivanov, N.V. Vinogradova, B.V. Palyukh, A.N. Sotnikov. Current Trends and Applications of Dempster-Shafer Theory (Review)
The article provides a review of the publications on the current trends and developments in Dempster-Shafer theory and its different applications in science, engineering, and technologies. The review took account of the following provisions with a focus on some specific aspects of the theory. Firstly, the article considers the research directions whose results are known not only in scientific and academic community but understood by a wide circle of potential designers and developers of advanced engineering solutions and technologies. Secondly, the article shows the theory applications in some important areas of human activity such as manufacturing systems, diagnostics of technological processes, materials and products, building and construction, product quality control, economic and social systems. The particular attention is paid to the current state of research in the domains under consideration and, thus, the papers published, as a rule, in recent years and presenting the achievements of modern research on Dempster-Shafer theory and its application are selected and analyzed.
Я подготовил довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь точнее передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана предполагаемых структуры и содержания. Помогает.
Результаты см. выше.