Вы здесь ▸ Обсуждение ▸
Мои публикации
Публикации: статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства.
Ivanov V.K., Palyukh B.V.
Application of Evidence Theory for Training Fuzzy Neural Networks in Diagnostic Systems Journal Article
In: Pattern Recognition and Image Analysis, no. 33, pp. 354-359, 2023, ISSN: 1054-6618.
Abstract | Links | BibTeX | Altmetric | Метки: belief function, diagnostic system, evidence theory, fuzzy logic, fuzzy neural network, incident, membership function, multistage production process, process chain, production rule
@article{nokey,
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},
doi = {https://doi.org/10.1134/S1054661823030197},
issn = {1054-6618},
year = {2023},
date = {2023-09-30},
urldate = {2023-09-30},
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.
},
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.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Демонстратор программной платформы для настройки гиперпараметров нечеткой нейронной сети Journal Article
In: Программные продукты и системы / Software & Systems, vol. 35, no. 4, pp. 609-617, 2022.
Abstract | Links | BibTeX | Altmetric | 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.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Применение теории свидетельств для обучения нейронной сети ANFIS/TSK в диагностических системах Proceedings Article
In: 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., pp. 27-38, Москва, МЭИ, 2022, ISBN: 978-5-7046-2737-1 (Т. 2).
Abstract | Links | 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.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Generation of Production Rules with Belief Functions to Train Fuzzy Neural Network in Diagnostic System Journal Article
In: Lobachevskii Journal of Mathematics, vol. 43, no. 10, pp. 2853–2862, 2022, ISSN: 1995-0802.
Abstract | Links | BibTeX | Altmetric | 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://trebuchet.public.springernature.app/get_content/2642e052-2f35-4c6e-94ec-91c7565d5eda
https://disk.yandex.ru/i/CX5OUwIb2PKGRg},
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.
Иванов В.К.
2022.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: demonstrator, diagnostics, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, status-4, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, технологический процесс
@patent{nokey,
title = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2022668820 «Программа-демонстратор платформы для использования нейронных сетей ANFIS/TSK в нечетких системах»},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/1lkKjV3IsK_dew},
year = {2022},
date = {2022-10-12},
urldate = {2022-10-12},
booktitle = {Реестр программ для ЭВМ},
publisher = {Реестр программ для ЭВМ},
abstract = {Программа представляет собой исследовательский прототип программной платформы для использования нейронной сети с архитектурой ANFIS/TSK в гибридной нечеткой экспертной системе. Цель создания программы – передача проверенных решений на следующие этапы проекта. Функции программы: управление моделями (создание моделей нечеткой нейронной сети для диагностики технологического процесса, поддержка базы моделей , выбор модели); управление обучающими наборами данных (создание наборов данных, их поддержка, выбор набора данных); обучение нейронной сети (выбор модели, обучающего набора данных, алгоритма обучения и собственно обучение); демонстрация функций диагностики с помощью нейронной сети. Демонстратор является частью разрабатываемой технологии обнаружения и прогнозирования инцидентов, учитывающей объективную неопределенность при анализе данных от сенсоров технологического оборудования, технических регламентов или экспертов.
Язык: Python
ОС: Microsoft Windows, Linux
Объём программы: 370 Kб
},
keywords = {demonstrator, diagnostics, fuzzy system, incident, malfunction, neural network, status-4, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, технологический процесс},
pubstate = {published},
tppubtype = {patent}
}
Программа представляет собой исследовательский прототип программной платформы для использования нейронной сети с архитектурой ANFIS/TSK в гибридной нечеткой экспертной системе. Цель создания программы – передача проверенных решений на следующие этапы проекта. Функции программы: управление моделями (создание моделей нечеткой нейронной сети для диагностики технологического процесса, поддержка базы моделей , выбор модели); управление обучающими наборами данных (создание наборов данных, их поддержка, выбор набора данных); обучение нейронной сети (выбор модели, обучающего набора данных, алгоритма обучения и собственно обучение); демонстрация функций диагностики с помощью нейронной сети. Демонстратор является частью разрабатываемой технологии обнаружения и прогнозирования инцидентов, учитывающей объективную неопределенность при анализе данных от сенсоров технологического оборудования, технических регламентов или экспертов.
Язык: Python
ОС: Microsoft Windows, Linux
Объём программы: 370 Kб
Язык: Python
ОС: Microsoft Windows, Linux
Объём программы: 370 Kб
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Демонстратор программной платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах Journal Article
In: Программные продукты и системы (Software & Systems), vol. 34, no. 4, pp. 511-523, 2021.
Abstract | Links | BibTeX | Altmetric | 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.
Иванов В.К.
2021.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, neural network, status-4, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств
@patent{В.К.2021,
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/rpI3YzLoGtW21w
https://elib.tstu.tver.ru/MegaPro/Download/MObject/34330/001-000143950-000000000-0000-0000-01.pdf },
year = {2021},
date = {2021-11-02},
urldate = {2021-11-02},
series = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2021667814},
abstract = {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.
Язык: Python
Объём: 5400 Kб
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. — URL: https://elib.tstu.tver.ru/MegaPro/Download/MObject/34330/001-000143950-000000000-0000-0000-01.pdf
(РИНЦ)},
keywords = {demonstrator, diagnostics, evidence theory, fuzzy system, incident, neural network, status-4, демонстратор, диагностика, инцидент, неисправность, нейронная сеть, нечеткая система, теория свидетельств},
pubstate = {published},
tppubtype = {patent}
}
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.
Язык: Python
Объём: 5400 Kб
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. — URL: https://elib.tstu.tver.ru/MegaPro/Download/MObject/34330/001-000143950-000000000-0000-0000-01.pdf
(РИНЦ)
Язык: Python
Объём: 5400 Kб
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. — URL: https://elib.tstu.tver.ru/MegaPro/Download/MObject/34330/001-000143950-000000000-0000-0000-01.pdf
(РИНЦ)