Разработка программно-аппаратных средств на базе нечетких методов моделирования для повышения эффективности функционирования систем централизованной охраны

• Автор: Слепцов, Александр Федорович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 172 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ И СРЕДСТВ ОХРАНЫ, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОЙ ОХРАНЫ
1.1. Анализ современных проблем функционирования систем централизованной охраны
1.2. Классификация множеств объектов охраны
1.3. Классификация методов построения систем принятия решений
1.4. Постановка задачи исследования
Выводы
2. ПОСТРОЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ТЕОРЕТИКО -МНОЖЕСТВЕННОЙ СИТУАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА
2.1. Обоснование применения аппарата нечеткой логики
для управления объектом в реальном масштабе времени
2.2. Нечеткая ситуационная модель объекта принятия решений
2.3. Обобщение операций над нечеткими множествами
2.4. Методы получения экспертных оценок для систем принятия решений
2.5. Построение функций принадлежности признаков, характеризующих объект- охраны
2.6. Формирование эталонных ситуаций
2.7. Алг оритм выработки управляющих решений
Выводы
3. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1. Структура и алгоритм работы вычислительного комплекса обработки нечеткой информации
3.2. Алгоритм функционирования вычислительного комплекса

3,3. Структура системы передачи извещений
Выводы
4. АППАРАТНО-ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЧЕТКИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ СИСТЕМОЙ ПЕРЕДАЧИ ИЗВЕЩЕНИЙ
4.1. Разработка аппаратных средств реализации нечетких вычислительных алгоритмов
4.2. Реализация алгоритма обработки нечеткой информации
в системе передачи извещений
4.3. Анализ результатов работы системы передачи извещений 124 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Литература
Приложения

ВВЕДЕНИЕ
Современные методы обработки информации используют новые математические аппараты, которые дают возможность учитывать неточность определения исходной информации, в том числе и неопределенность, и моделировать процессы современного мира (физические, социально-экономические и т.д.), которые традиционными, классическими методами не поддаются формализации. В равной мере это касается задач, решаемых в рамках службы вневедомственной охраны Министерства внутренних дел Российской Федерации.
Существующие до настоящего времени системы построены, в основном, на эмпирических знаниях и подвержены всевозможным влияниям внешней среды и случайным воздействиям, учет которых в рамках принятой модели практически невозможен. Это обуславливает значительную уязвимость тех систем, которые в настоящее время используются как базовые модели [30,72].
Вместе с тем, колосальный практический опыт и знания специалистов в этой области деятельности не до конца используется при разработке указанных систем в силу того, что функционирующие алгоритмы не способны учитывать многообразие знаний экспертов и множественность возможных значений параметров, которые влияют на качество охраны.
Точное описание предполагает один результат (одноточечное решение), в том числе и при использовании методов статистической обработки информации. Однако, многообразие возможных изменений параметров и ситуаций не может быть ограничено рамками одного традиционного теоретического построения.
Функционирование сложных систем обусловлено большим числом параметров, чаще всего взаимозависимых. Состояние такого

нечеткого управления (или выработки некоторого решения для формирования управляющего воздействия) заключается в том, что правила нечеткого управления, будучи имп ликативными. являются логическими. Использование правил осуществляется через механизм логических выводов. Логическое управление означает, что логику управления эксперта легко представить, а разнообразным предпосылкам поставить в соответствие некоторое действие. Понятно, что выработанное действие уже является четким. Для реального оборудования это означает изменение режимов управления в зависимости от условий, например, времени и значений параметров. Кроме того, что очень важно в конкретном приложении, нечеткое логическое управление применяется и в случае обработки нештатных ситуаций . В любом случае - нормальном или нештатном - нечеткое управление определяется импликативной формой.
Другая особенность алгоритмов нечеткого управления состоит в том, что в отличие от классических методов, где управление сводится к использованию в качестве “закона” управления одной обобщенной формулы, в нечетком управлении имеем большое число частных правил. Каждое правило действует в определенной области информационного пространства. Если имеется некоторое количество независимых управляющих параметров, то для каждого из них, равно как и для коррелированных параметров, необходимо выделять соответствующие правила. Здесь следует заметить, что управление по параметрам может оказаться эквивалентным (но необязательно) критериальному управлению, заданному на подмножествах нечетко заданных параметров. Таким образом, образуется достаточно большое множество управляющих решений и справедливо возникает необходимость редуцирования этого и связанных с ним других множеств.
Наконец, еще одну особенность следует приписать нечеткому управлению. Поскольку правила вывода могут строиться в