С.Г. Ворона1, Т.В. Калинин2, И.Н. Шульга3

1–3 Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)
1–3 vka@mil.ru

Постановка проблемы. Важным фактором неопределенности при проведении разработок методов обработки траекторных измерений является нечеткость или неясность, сопутствующая подмножеству естественного языка. Рассматривая задачи, стоящие на различных этапах разработки методов обработки траекторных измерений, как задачи принятия решений, целесообразно указать факторы неопределенности, имеющие место в различных ситуациях при решении именно этих задач. К ним относятся нечеткость, неясность и неопределенность: возникающие при описании ресурсов, выделяемых для моделирования; возникающие в том случае, когда имеющаяся числовая информация не позволяет найти решения формальными методами, но тем не менее, имеются такие решения; возникающие на ранних стадиях обработки, когда имеется ряд альтернативных вариантов; возникающие при трактовке результатов вычислительных экспериментов; возникающие в том случае, когда, несмотря на имеющуюся возможность применения точных математических соотношений для решения задач выбора, экспертам удобно применять неформальные методы, позволяющие сократить время решения требуемых задач.

Цель. Рассмотреть факторы неопределенности обработки тракторных измерений; провести анализ методов решения плохо формализуемых задач, а также показать методологию их решения при обработки траекторных измерений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и экспертных систем.

Результаты. Проведен анализ методов решения задач обработки траекторных измерений. Приведена новая методология, суть которой заключена в изменении традиционной схемы формализации задач предметной области, интересующей инженеров, в тех случаях, когда использование традиционной схемы по каким-либо причинам невозможно. Приведена методология решения плохо формализованных задач, а также экспертные системы для обработки траекторных измерений.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы для управления обработкой данных в измерительных информационных комплексах (ИИК). Однако для непосредственного использования в указанных выше целях результатов, полученных в рамках ИИ, требуется разработка специализированных экспертных систем, необходимых для решения задач управления обработкой данных в ИИК.

Ворона С.Г., Калинин Т.В., Шульга И.Н. Анализ методик и технологий при обработке траекторных измерений // Нелинейный мир. 2024. Т. 22. № 2. С. 26-39. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700970-202402-03

1. Авремчук Е.Ф., Вавилов А.А. и др. Технология системного моделирования. М.: Машиностроение. 1988. 520 с.
2. Алпатов Ю.Н. Моделирование процессов и систем управления: Учеб. пособие. СПб.: Лань. 2018. 140 с.
3. Глушков В.М. Обобщенные динамические системы и процессионное прогнозирование // Проблемы прикладной математики и механики. М.: Наука. 1971. С. 27−30.
4. Бусленко Н.П. Сложные системы и имитационные модели // Кибернетика. 1976. № 6. С. 50−59.
5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. 1978. 399 с.
6. Белов Ю.А., Диденко В.П., Козлов Н.Н. и др. Математическое обеспечение сложного эксперимента. Обработка измерений при исследовании сложных систем. Киев: Наукова думка. 1982. 304 с.
7. Тоценко В.Г., Александров А.В., Парамонов Н.Б. Корректность, устойчивость, точность программного обеспечения. Киев: Наукова Думка. 1990.
8. Ворона С.Г., Калинин Т.В. Синтез моделирующих программ на основе многоверсионных библиотек компонент // Наукоемкие технологии. 2022. № 7. С. 43−49. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998465-202207-04.
9. Информационные технологии и вычислительные системы. Обработка информации и анализ данных. Программная инженерия. Математическое моделирование. Прикладные аспекты информатики / Под ред. С.В. Емельянова и М. Ленанд. 2016. 104 с.
10. А.с. № 1756900 (РФ). Устройство для моделирования процесса функционирования восстанавливаемого объекта / Н.Б. Парамонов, А.А. Архипенко, Ю.М. Зеленчук, А.Н. Лисиченок. 1992.
11. Патент (RV) № 2011220. Устройство для определения продолжительности вычислительного эксперимента проводимого на ЭВМ / Н.Б. Парамонов, А.А. Архипенко, Ю.М. Зеленчук, А.Н. Лисиченок, К.Б. Матвеев. 1994.
12. Шаракшанэ А.С., Халецкий А.К., Морозов И.А. Оценка характеристик сложных автоматизированных систем. М.: Машиностроение. 1993. 272 с.
13. Мельников В.А., Павлов С.В. Разработка экспертных систем обеспечения летных испытаний ракетно-космических комплексов // Двойные технологии. 2001. № 2.
14. Ворона С.Г., Лисицкий В.В., Столбов А.В. Неформализованные задачи и методология их решения // Нелинейный мир. 2021. Т. 19. № 3. С. 18–28 DOI: https://doi.org/10.18127/j20700970-202103-02.