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.
Ivanov V.K., Palyukh B.V.
Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems Статья в журнале
Источник: Pattern Recognition and Image Analysis, № 33, С. 354-359, 2023, ISSN: 1054-6618.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: belief function, diagnostic system, evidence theory, fuzzy logic, fuzzy neural network, incident, membership function, multistage production process, process chain, production rule
@article{84_60de066b-0c03-462d-a713-49e5a8888b58,
title = {Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V.},
url = {https://link.springer.com/article/10.1134/S1054661823030197
https://disk.yandex.ru/i/hYt3FYBoxOo2hA},
issn = {1054-6618},
year = {2023},
date = {2023-09-29},
urldate = {2023-09-29},
journal = {Pattern Recognition and Image Analysis},
number = {33},
pages = {354-359},
abstract = {The paper substantiates a method for creating training datasets for fuzzy neural networks, which can be used to promptly obtain probabilistic estimates for the causes of abnormal critical events or incidents in diagnostic systems. The rules for converting the hypotheses on potential incident causes into intervals of defect probability in a process chain at a certain stage of continuous production are considered using belief functions. We propose a procedure for converting these hypotheses into a database of fuzzy production rules automatically, which provides training an adaptive neural network based on the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference system. This makes it possible to quickly calculate a relatively accurate probabilistic estimate of a malfunction in the process chain without using expensive computing resources. Ivanov, V.K., Palyukh, B.V. Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems. Pattern Recognit. Image Anal. 33 , 354–359 (2023). https://doi.org/10.1134/S1054661823030197},
keywords = {belief function, diagnostic system, evidence theory, fuzzy logic, fuzzy neural network, incident, membership function, multistage production process, process chain, production rule},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
The paper substantiates a method for creating training datasets for fuzzy neural networks, which can be used to promptly obtain probabilistic estimates for the causes of abnormal critical events or incidents in diagnostic systems. The rules for converting the hypotheses on potential incident causes into intervals of defect probability in a process chain at a certain stage of continuous production are considered using belief functions. We propose a procedure for converting these hypotheses into a database of fuzzy production rules automatically, which provides training an adaptive neural network based on the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference system. This makes it possible to quickly calculate a relatively accurate probabilistic estimate of a malfunction in the process chain without using expensive computing resources. Ivanov, V.K., Palyukh, B.V. Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems. Pattern Recognit. Image Anal. 33 , 354–359 (2023). https://doi.org/10.1134/S1054661823030197
3.
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.
4.
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.
5.
Ivanov V.K., Palyukh B.V.
Joint Use of Neural Networks and Evidence Theory Methods in Control and Diagnostic Fuzzy Systems Статья в журнале
Источник: Scientific and Technical Information Processing, том 49, № 6, С. 446–454, 2022, ISSN: ISSN 0147-6882.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: belief function, Dempster-Schafer evidence theory, diagnostics, fuzzy system, hybrid expert system, manufacturing process, network training, neural network, status-4, гибридная экспертная система, диагностика, нейронная сеть, нечеткая система, обучение сети, теория свидетельств Демпстера-Шафера, технологический процесс, функция доверия
@article{nokey,
title = {Joint Use of Neural Networks and Evidence Theory Methods in Control and Diagnostic Fuzzy Systems},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Tyzzu4Iwd6XbBw},
doi = {10.3103/S0147688222060065},
issn = {ISSN 0147-6882},
year = {2022},
date = {2022-12-16},
urldate = {2022-12-16},
journal = {Scientific and Technical Information Processing},
volume = {49},
number = {6},
pages = {446–454},
publisher = {Allerton Press, Inc.},
abstract = {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 evidence theory, diagnostics, fuzzy system, hybrid expert system, manufacturing process, network training, neural network, status-4, гибридная экспертная система, диагностика, нейронная сеть, нечеткая система, обучение сети, теория свидетельств Демпстера-Шафера, технологический процесс, функция доверия},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
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.
6.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Generation of Production Rules with Belief Functions to Train Fuzzy Neural Network in Diagnostic System Статья в журнале
Источник: Lobachevskii Journal of Mathematics, том 43, № 10, С. 2853–2862, 2022, ISSN: 1995-0802.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: belief function, diagnostic system, diagnostic variable, evidence theory, fuzzy system, incident, membership function, multistage production process, neural network, process chain, production rule, status-4
@article{nokey,
title = {Generation of Production Rules with Belief Functions to Train Fuzzy Neural Network in Diagnostic System},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N. },
url = {https://disk.yandex.ru/i/c59jQ0WhniInpw},
doi = {10.1134/S1995080222130169},
issn = {1995-0802},
year = {2022},
date = {2022-10-31},
urldate = {2022-10-31},
journal = {Lobachevskii Journal of Mathematics},
volume = {43},
number = {10},
pages = {2853–2862},
abstract = {The article examines some algorithms for joint processing of raw data on the state of a complex multistage continuous production process to obtain probabilistic characteristics of abnormal critical events that can potentially lead to single failures or even emergencies. The article, thus, proposes and substantiates an approach to developing a technology to detect and predict malfunctions and determine their causes. The sequence of operations to process and convert diagnostic process data is considered essential. As a result, the article presents a general diagnostic model of a multistage production process. The model can formalize the main objects and processes in terms of the problem being solved. An incident is defined as an abnormal critical event described by non-normative values of diagnostic variables. Incidents are shown to be indicated by the corresponding membership functions. The hypotheses on potential incident causes are discussed to be built with belief functions being the basis of evidence theory or Dempster−Shafer theory. The hypotheses are characterized by an interval of malfunction probability in some process chain. The authors propose a procedure of converting these hypotheses into fuzzy production rules automatically. The automatical procedure is a prerequisite to using fuzzy neural networks to obtain a reliable estimate of the degree of belief in the incident cause. As a summary, the generated database of the production rules to train a neural network is substantiated to be used with the TSK architecture that makes possible to estimate a malfunction probability in the process chain quickly without resource-intensive computations.},
keywords = {belief function, diagnostic system, diagnostic variable, evidence theory, fuzzy system, incident, membership function, multistage production process, neural network, process chain, production rule, status-4},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
The article examines some algorithms for joint processing of raw data on the state of a complex multistage continuous production process to obtain probabilistic characteristics of abnormal critical events that can potentially lead to single failures or even emergencies. The article, thus, proposes and substantiates an approach to developing a technology to detect and predict malfunctions and determine their causes. The sequence of operations to process and convert diagnostic process data is considered essential. As a result, the article presents a general diagnostic model of a multistage production process. The model can formalize the main objects and processes in terms of the problem being solved. An incident is defined as an abnormal critical event described by non-normative values of diagnostic variables. Incidents are shown to be indicated by the corresponding membership functions. The hypotheses on potential incident causes are discussed to be built with belief functions being the basis of evidence theory or Dempster−Shafer theory. The hypotheses are characterized by an interval of malfunction probability in some process chain. The authors propose a procedure of converting these hypotheses into fuzzy production rules automatically. The automatical procedure is a prerequisite to using fuzzy neural networks to obtain a reliable estimate of the degree of belief in the incident cause. As a summary, the generated database of the production rules to train a neural network is substantiated to be used with the TSK architecture that makes possible to estimate a malfunction probability in the process chain quickly without resource-intensive computations.
7.
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.
8.
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.