ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ ОЦІНКИ ІНФОРМАТИВНОСТІ ОЗНАК ПОЇЗНОЇ СИТУАЦІЇ ДЛЯ РОБОТИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ ЛОКОМОТИВОМ

Ключові слова: локомотив, інформаційна ознака, інтелектуальна система, керування, поїзна ситуація, керування поїздом.

Анотація

Стаття присвячена проблемі впровадження інтелектуальних систем керування на транспорті. Важливим завданням є оцінка інформаційних параметрів роботи систем керування. В існуючих роботах не розглянуто питання визначення одного з основних параметрів функціонування локомотивних систем керування - інформаційна цінність окремих ознак поїзної ситуації. Це не дає можливості визначити порядок обробки сигналів на вході та оцінити їх внесок у прийняття того або іншого керуючого рішення. Причому інформативність є величиною відносною, що виражається в різній інформаційній цінності окремої ознаки для класифікації різних поїзних ситуацій. Також інформативність ознаки може залежати від типу рішаючих правил в процедурі класифікації. Якість розпізнавання тієї або іншої поїзної ситуації, в якій знаходиться локомотивна бригада, залежить від якості ознак, що використовуються системою класифікації.
Вирішальним критерієм інформативності ознак в задачі розпізнавання образів пропонується величина втрат від помилок. Для визначення кола найбільш інформативних ознак поїзних ситуацій використано метод випадкового пошуку з адаптацією. Результати роботи дають можливість оптимізувати роботу автоматизованих та інтелектуальних систем керування поїздом за рахунок зменшення обсягів обчислень та спрощення їх алгоритму.

Посилання

ЛІТЕРАТУРА

T. Wen, G. Xie, Y. Cao and B. Cai, "A DNN-Based Channel Model for Network Planning in Train Control Systems," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, doi: 10.1109/TITS.2021.3093025.

Горобченко О., Неведров, O., Незліна, O., Ткаченко, В. Розробка методу кластеризації поїзних ситуацій. Транспортні системи і технології, 2021, (37), 187-195. https://doi.org/10.32703/2617-9040-2021-37-18

I. S. Durgaryan, A. F. Pashchenko, Y. S. Rodomanova, H. H. Do and T. A. Pham, "Improving the Accuracy of Measuring and Evaluation of Parameters of Large-scale Information Control Systems," 2018 Eleventh International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD, 2018, pp. 1-4, doi: 10.1109/MLSD.2018.8551781.

L. S. Zvyagin, "Process of information processing when realizing the concept of ―soft‖ measurements," 2017 XX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 2017, pp. 70-73, doi: 10.1109/SCM.2017.7970498.

A. V. Bogomolov, G. A. Sviridyuk, A. V. Keller, V. N. Zinkin and M. D. Alekhin, "Information-logical Modeling of Information Collection and Processing at the Evaluation of the Functional Reliability of the Aviation Ergate Control System Operator," 2018 Third International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments (ERGO)s and Environments (ERGO), 2018, pp. 106-110, doi: 10.1109/ERGO.2018.8443849.

Rothery, C., Strong, M., Koffijberg, H. E., Basu, A., Ghabri, S., Knies, S., ... & Fenwick, E. Value of information analytical methods: report 2 of the ISPOR value of information analysis emerging good practices task force. Value in health, 2020, 23(3), 277-

Ayan, O., Vilgelm, M., Klügel, M., Hirche, S., & Kellerer, W. (2019, April). Age-of-information vs. value-of-information scheduling for cellular networked control systems. In Proceedings of the 10th ACM/IEEE International Conference on Cyber-

Physical Systems, 2019, pp. 109-117.

Viet, N. Q., Behdani, B., & Bloemhof, J. The value of information in supply chain decisions: A review of the literature and research agenda. Computers & Industrial Engineering, 2018 120, 68-82., 9. Kuric, I., Gorobchenko, O., Litikova, O., Gritsuk, I., Mateichyk, V., Bulgakov, M., & Klackova, I. Research of vehicle control informative functioning capacity. Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020 , 776(1) doi:10.1088/1757-899X/776/1/012036.

Бабанін, О. Б., Горобченко, О. М. Визначення цільової функції для оптимізації процесу керування в ергатичній системі Машиніст–СППР–Поїзд на підставі критерію корисності. Збірник наукових праць Державного економіко-

технологічного університету транспорту. Серія: Транспортні системи і технології, 2014, (25), с. 92-98.

King-Sun Fu The Optimal secventional decisions. Lafayette: Purdue Univ. Press, 1967.

Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Издательство: Институт математики, 1999, 270 с. ISBN:5-86134-060-9.

Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. Finding groups in data: an introduction to cluster analysis, 2009, (Vol. 344). John Wiley & Sons.

Alpaydin, E. Introduction to machine learning. MIT press., 2020.

Minelli, M., Chambers, M., & Dhiraj, A. (2013). Big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses,. John Wiley & Sons., 2013, Vol. 578

Загоруйко Н.Г. Когнитивный анализ данных. Новосибирск: Академическое издательство ГЕО,. 2013, 186 с

REFERENCES

T. Wen, G. Xie, Y. Cao and B. Cai, "A DNN-Based Channel Model for Network Planning in Train Control Systems," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, doi: 10.1109/TITS.2021.3093025.

Gorobchenko, O., Nevedrov, O., Nezlina, O., & Tkachenko, V. (2021). Development of a method for clustering train situations. Transport systems and technologies, (37), 187-195. https://doi.org/10.32703/2617-9040-2021-37-18

I. S. Durgaryan, A. F. Pashchenko, Y. S. Rodomanova, H. H. Do and T. A. Pham, (2018) "Improving the Accuracy of Measuring and Evaluation of Parameters of Large-scale Information Control Systems," 2018 Eleventh International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD, 2018, pp. 1-4, doi: 10.1109/MLSD.2018.8551781.

L. S. Zvyagin, (2017) "Process of information processing when realizing the concept of ―soft‖ measurements," 2017 XX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 70-73, doi: 10.1109/SCM.2017.7970498.

A. V. Bogomolov, G. A. Sviridyuk, A. V. Keller, V. N. Zinkin and M. D. Alekhin. (2018)"Information-logical Modeling of Information Collection and Processing at the Evaluation of the Functional Reliability of the Aviation Ergate Control System Operator," 2018 Third International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments (ERGO)s and Environments (ERGO), 106-110, doi: 10.1109/ERGO.2018.8443849.

Rothery, C., Strong, M., Koffijberg, H. E., Basu, A., Ghabri, S., Knies, S., ... & Fenwick, E. (2020). Value of information

analytical methods: report 2 of the ISPOR value of information analysis emerging good practices task force. Value in health, 23(3), 277-286.

Ayan, O., Vilgelm, M., Klügel, M., Hirche, S., & Kellerer, W. (2019, April). Age-of-information vs. value-of-information scheduling for cellular networked control systems. In Proceedings of the 10th ACM/IEEE International Conference on Cyber-

Physical Systems (pp. 109-117).

Viet, N. Q., Behdani, B., & Bloemhof, J. (2018). The value of information in supply chain decisions: A review of the literature and research agenda. Computers & Industrial Engineering, 120, 68-82., 9. Kuric, I., Gorobchenko, O., Litikova, O., Gritsuk, I., Mateichyk, V., Bulgakov, M., & Klackova, I. (2020). Research of vehicle control informative functioning capacity. Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, , 776(1) doi:10.1088/1757-899X/776/1/012036.

Babanin, O, Gorobchenko, O (2014). Determination of the objective function for optimization of the control process in the ergatic system Machinist – DSS – Train on the basis of the utility criterion. Collection of scientific works of the State Economic and Technological University of Transport. Series: Transport systems and technologies, (25), p. 92-98.

King-Sun Fu (1967) The Optimal secventional decisions. Lafayette: Purdue Univ. Press, 1967.

Zagoruiko, N.G. (1999). Applied methods of data and knowledge analysis. Publisher: Institute of Mathematics. 270 p.

ISBN:5-86134-060-9.

Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2009). Finding groups in data: an introduction to cluster analysis (Vol. 344). John Wiley & Sons.

Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning. MIT press.

Minelli, M., Chambers, M., & Dhiraj, A. (2013). Big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses (Vol. 578). John Wiley & Sons.

Zagoruiko N.G (2013). Cognitive data analysis. Novosibirsk: Academic publishing house GEO ,. 186 p.

Опубліковано
2021-12-20
Розділ
Математичне моделювання