А.В. Пролетарский - д.т.н., профессор, декан факультета «Информатика и системы управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: pav@bmstu.ru М.А. Скворцова - ассистент, кафедра «Компьютерные системы и сети», МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: magavrilova@bmstu.ru В.И. Терехов - к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: terekchow@bmstu.ru

Представлен анализ подходов к проектированию гибридной интеллектуальной системы (ГИС) оценки рисков на основе неструктурированной информации. Рассмотрена обобщенная структура ГИС оценки рисков. Введены понятия риска, неструктурированной информации и гибридной интеллектуальной системы. Приведены особенности оценки рисков. Описаны состав и структура модулей оценки рисков на основе неструктурированной информации. Показаны подходы к оценке рисков на основе показателей, событий, а также обобщенная оценка рисков, для реализации которой предложен метод анализа иерархий. Сделано заключение о целесообразности использования ГИС в качестве системы для оценки рисков на основе неструктурированной информации.

 

1. Положение о системе независимой оценки рисков в области пожарной безопасности, гражданской обороны и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на территории российской федерации. Режим доступа: http://41.mchs.gov.ru/document/2912473 (дата обращения 05.12.2016)
2. Черненький В.М. Алгоритмическая модель описания дискретного процесса функционирования системы // technomag.edu.ru: Наука и Образование: электронное научно-техническое издание. 2011. Вып. 12. URL http://technomag.edu.ru/doc/292997.html.
3. Xiao X., Zhang H., Hasegawa O. Density Estimation Method Based on Self-Organizing Incremental Neural Network and Error Estimation // Proceedings of the Neural Information Processing: 20th International Conference, ICONIP 2013. Daegu, Korea. 2013. Р. 43-50.
4. Колесников А.В., Кириков И.А., Листопад С.В. Гибридные интеллектуальные системы с самоорганизацией: координация, согласованность, спор. М.: ИПИ РАН. 2014. 189 с.
5. ГОСТ Р 51898-2002. Аспекты безопасности. Правила включения в стандарты: сочетание вероятности нанесения ущерба и тяжести этого ущерба.
6. The IEEE website. [Online]. Available: http://www.ieee.org/
7. Чечкин А.В. Интеллектуальная информационная система на основе радикального моделирования как инструментальное средство обеспечения комплексного развития // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 5. С. 7-13.
8. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС. 2002. 352 с.
9. Pugh J.K., Stanley K.O. Evolving Multimodal Controllers with HyperNEAT. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2013). New York, NY: ACM, 2013. 8 p.
10. Xu SW-J., Dong Y-C., W-L. Xiao. Is It Reasonable for Saaty\'s Consistency Test in the Pairwise Comparison Method - // Computing, Communication, Control, and Management, 2008. CCCM \'08. 2008 ISECS International Colloquium on Computing, Communication, Control, and Management. Aug, 2008. V. 3. P. 294-298, 3-4.
11. Riza S., Murtuzayeva M. Application saaty pair comparisons method to the investments distribution in parameters of ecological sustainability // Problems of Cybernetics and Informatics (PCI). 2012 IV International Conference «Problems of Cybernetics and Informatics» (PCI). Sept. 2012. P. 1-3.