Analysis of the methods of presentation of knowledge in the recognition of emergency situations of anthropogenic nature

DOI №______

Abstract

Analyzed of the features of the problem of recognition of emergencies of anthropogenic nature, which can be solved only on the basis of joint processing of operational data and settlement and planning information about the current situation and knowledge in this area. Considered methods of assessing the belonging of information signs to specific situations in the process of their recognition. Presented models of processing of quantitative and qualitative characteristics and classification of situations on the received information. The use of technology of expert systems and decision support systems in conjunction with traditional methods of solving partial tasks for the automation of the solution of the problem of recognition of man-made emergency situations substantiated. On the basis of these approaches, the automated merger of heterogeneous data coming from sources of information, the identification of emergencies of anthropogenic nature and their classification by degree of risk and intensity, as well as an assessment of the risk of an accident occurs at a higher level.

Keywords: recognition, system of alphabets of classes, fuzzy sets, function of dependence, formal system.

References
1. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. – 1978. – Vol.1, №1.
2. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Методология проектирования. Техническая кибернетика. – 1993. – № 5 – С. 197-220.
3. Mamdani E.H. Rull-based Fuzzy Approach to the Control of Dynamic Processes // IEEE Trans. on Comput. – 1981. – № 12. – P.432-440.
4. Scharf H. A self-organizing algorithm for the control of a robot arm / H. Scharf, N. Mandic, E.H. Mamdani // Int. J. Robotics and Automation. – 1986. – Vol.1, №1. – P. 33-41.
5. Takagi T. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. – 1985. – Vol. 15, № 1. – P. 116-132.
6. Дранишников Л.В. Анализ и оценка риска возникновения техногенных аварий с целью управления их безопасностью на основе информационных технологий / Л.В. Дранишников, В.В. Загородний// Науковий журнал «Нові технології» Кременчугський університет економіки інформаційних технологій та управління. – 2008. №4 (22). – С. 119-129.
7. Завгородний В.В. Применение семантических технологий в системах поддержки принятия решений / В.В. Завгородний, С.С. Щербак // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2012. – № 3(74). – С. 66–69.
8. Алексеев А.В. Инструментальная экспертная система для задач проектирования и диагностики сложных технических систем / А.В. Алексеев, В.А. Попов, С.А. Фомин // Методы и системы принятия решений: Вопросы создания экспертных систем. – Рига: Риж. политехн. ин-т. – 1988. – С.4-10.
9. Sokolov A. Algebraic approach on fuzzy control. // Proc. 14th Triennial world Congress IFAC. – Beijing (China). – 1999. – P.219-224.
10. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 452 с.
11. Завгородний В. В. Метод подання знань про оцінку ризику виникнення техногенних аварій / В.В. Завгородний, Г.А. Завгородня // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2018. – Випуск 4 (111). – С. 31–37.
12. Герасимов Б.М. Человеко-машинные системы принятия решений с элементами искусственного интеллекта / Б.М. Герасимов, В.А. Тарасов, И.В. Токарев. – К.: Наукова думка, 1993. – 184 с.