Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны все мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства.
1.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Применение теории свидетельств для обучения нейронной сети ANFIS/TSK в диагностических системах Статья в сборнике
Опубликовано в: 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., С. 27-38, Москва, МЭИ, 2022, ISBN: 978-5-7046-2737-1 (Т. 2).
Аннотация | Ссылки | 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.
2.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Демонстратор программной платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах Статья в журнале
Опубликовано в: Программные продукты и системы (Software & Systems), том 34, № 4, С. 511-523, 2021.
Аннотация | Ссылки | 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.
Я подготовил и опубликовал довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь предельно точно передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана, в котором фиксирую предполагаемые структуру и содержание текста. Помогает.
Результаты см. выше.