Методологія створення автоматизованих систем багаторівневого соціоекологічного моніторингу

x - вхідні сигнали моделі наступного шару;

D_i() - задачі перетворення інформації цієї страти;

D - глобальні задачі ПІ;

K(u) - множина зв'язків, відображених у структурі БШМ;

u - множина дійсних зв'язків.

Стратегія синтезу БШМ забезпечує виконання умови

() (x) (y) {[P(x, D_i() G(y,x)) G()] P((х), D)}, (25)

де y - вихідні сигнали моделей наступного шару;

G(y,x) - функція оцінки якості БШМ;

G() - задана функція оцінки якості.

Багатошарова функція якості перетворення інформації окремої страти має вигляд

G(x, y) = (G₁ (x₁, y₁, M₁(х,y)), …, G_n (x_n, y_n, M_n(x,y)), y = M(x), (26)

де G_i - локальна функція якості одношарових моделей;

x - вхідні сигнали, генеровані алгоритмами перетворення інформації попереднього шару;

y - вихідні сигнали АПІ наступного шару;

M - функція їх взаємодії;

n - кількість шарів перетворення інформації окремого агрегату_.

Стратегія координації БШМ формувалась за принципом координації прогнозування взаємодій М.Д. Месаровича, який був сформульований як підвищення надійності прогнозування зв'язків між вхідними сигналами в структурі багатошарового алгоритму перетворення інформації шляхом підвищення якості перетворення інформації одношаровими моделями

() (x)(y){[P(x, y, D_i() K((х)) = ] P((х), D)}, (27)

де - множина -оптимальних зв'язків.

Системний ефект при формуванні БШМ досягнуто за рахунок:

1) координації переліку інформативних параметрів x, які покращують якість прогнозування зв'язків без координації структур моделей

() (x)( х){[x = x K(x) = ] x = х }, (28)

де x - множина інформативних вхідних сигналів, що покращує якість прогнозування зв'язків одношарових моделей;

- множина дійсних зв'язків, що утворились під дією зовнішніх збурень;

x - набір -оптимальних вхідних сигналів, які забезпечують підвищення якості інформації на виході БШМ;

K(x) - зв'язки, відображені функцією перетворення вхідних сигналів;

2) координації структури одношарових моделюючих алгоритмів для забезпечення екстремуму локальних функцій якості G_i:

, (29)

, (30)

де y_i^* - дійсне значення характеристики об'єкта довкілля;

К_і - результат перетворення вхідних сигналів.

Аналізуючи вираз (13), отримуємо висновок, що синтез багатошарової структури m_i+1 приведе до створення системи у випадку, коли КН результатів багатошарового моделювання буде меншою від значення цього показника кращої моделі попереднього шару m_i.

Для цього необхідно відібрати ті моделі попереднього шару m_i, які несуть максимальну кількість різнорідної (не суміщеної) інформації, і контролювати тільки ті показники довкілля, які визначають структуру цих моделей. Це дасть змогу усунути економічне протиріччя, яке виникає при проектуванні системи СЕМ, зменшити кількість контрольованих параметрів та зекономити ресурси, що витрачаються на їх моніторинг.

Ці висновки дали можливість доповнити та узагальнити принципи багатошарового моделювання:

„Технології багатошарового моделювання ґрунтуються на використанні моделей, отриманих за завершеними алгоритмами. Основною метою багатошарового моделювання є отримання системи, яка поєднує в собі моделі попереднього шару, має якість вищу за якість найкращої моделі попереднього шару та стійкість, що дає змогу використати її для моделювання станів об'єкта за даними, які не використовувались при генерації цих моделей”.

Означення. Кілька сигналів є суміщеними у випадку, коли вони містять однорідну корисну інформацію про об'єкт.

Суміщеність вихідних сигналів моделей попереднього шару описується виразом

Y₁*Y₂ * Y₃ * … * Y_n=R, (31)

де * - процедура визначення суміщеності множин;

Y_і - множина вихідних сигналів моделей попереднього шару, і = 1,2, …, n;

R - показник суміщеності.

Умова формування множини вхідних сигналів моделей наступного шару

Y={y₁, y₂,…,y_n}, Rmin, (32)

де y₁, y₂,…, y_n - сигнали окремих одношарових моделей, які несуть мінімально суміщену інформацію.

Було виявлено, що використання суміщених сигналів зумовлює перевизначеність об'єкта, приводить до виникнення інформації, яка не відображає реальний стан об'єкта, та вводить в оману ОПР, тобто виникає дезінформація.

Таким чином, у технологіях моделювання необхідно передбачати процедури аналізу суміщеності сигналів та спостережень і використовувати його результати для підвищення різноманітності структури координуючих алгоритмів.

Критерії суміщеності вихідних сигналів множини одношарових моделей сформовані на основі вагових коефіцієнтів вхідних сигналів, які виявились корисними при формуванні структури моделі

, (33)

де y_i - значення частинної похідної моделюючої функції по і-му параметру;

m - кількість параметрів моделі.

Размещено на http://www.allbest.ru/

На рис. 5 подано залежність результатів багатошарового моделювання від суміщеності структур 2-х моделей попереднього шару. Показник суміщеності R розраховувався за виразом

, (34)

де n - кількість вхідних сигналів, зв'язки між якими координуються одношаровими моделями;

с_і⁽¹⁾, с_і⁽²⁾ - вагові коефіцієнти вхідних сигналів першої та другої одношарової моделі відповідно.

При зниженні значення показника суміщеності структури моделей попереднього шару R із 166 до 5 КН результатів багатошарового моделювання зменшується на 25 %.

Таким чином, виявлено, що:

1. Адекватність та стійкість багатошарових АПІ залежать від суміщеності сигналів на кожному етапі синтезу цих моделей. Кількість врахованої в моделі інформації зростає при зниженні суміщеності сигналів.

2. Підвищення різноманітності методів синтезу моделей можливе за рахунок поєднання одношарових моделей у багатошарові структури.

3. Синтез багатошарових моделей повинен проводитися за принципом зниження суміщеності сигналів на кожному його етапі.

У розділі 4 подано результати дослідження використання стратегії суміщеності для координації сигналів багаторівневої системи перетворення інформації.

Координацію локальних завдань синтезу багатошарових моделей відповідно до стратегії зниження суміщеності сигналів забезпечено виконанням умов:

1. Забезпечення координації переліку одношарових моделей, сигнали яких визначають структуру багатошарового АПІ, шляхом зниження суміщеності їх структур виконанням умови:

, (35)

де Y - множина вихідних сигналів одношарових моделей;

m - кількість одношарових моделей певного об'єкта.

2. Координація структури одношарової моделі коректуванням переліку різнорідних сигналів первинного опису об'єктів моніторингу шляхом відбору максимально інформативних елементів x_1i…x_nl множин однорідних вхідних сигналів X₁ … X_n, після видалення з них суміщених сигналів відповідно умови:

, (36)

де X_S - потужність множини суміщених сигналів;

Х - потужність множини вхідних сигналів первинного опису об'єкта моніторингу;

i, j, …, l - індекси елементів з найбільшою інформативністю.

3. Координація структури одношарової моделі шляхом зниження суміщеності множин спостережень навчальної А та перевіряльної В послідовностей у процесі формування зовнішнього критерію селекції моделей шляхом дотримання умови:

A*Bmin, (37)

де A - множина спостережень навчальної послідовності ПО;

B - множина спостережень перевіряльної послідовності ПО.

Формування стратегії координації синтезатора за принципом прогнозування взаємодій передбачає покращення характеристик багатошарового АПІ шляхом удосконалення структури одношарових моделей. Забезпечується виконання умови (27) шляхом удосконалення функції перетворення вхідних сигналів x у правильний прогноз із множини прогнозів А, якщо існує такий набір вхідних сигналів x, для яких можливо синтезувати функцію перетворення (модель) K(x) вхідних сигналів у правильний прогноз модельованої функції із прийнятним значенням показника якості моделей.

Виконання умов (35), (36), (37) забезпечено розробкою методів зниження суміщеності сигналів на кожному етапі синтезу моделі. У процесі дослідження особливостей зниження суміщеності сигналів на етапі формування ПО було виявлено, що:

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Для виконання умови (36) збільшенням кількості корисної інформації шляхом генерації додаткових несуміщених сигналів ПО можуть використовуватися відомості про зв'язки між станами об'єкта.

Размещено на http://www.allbest.ru/

На рис. 6 подано результати дослідження методу „Інформаційний прес”, який передбачає формування додаткових сигналів на основі кореляційних залежностей та СКВ між спостереженнями. Структура АПІ забезпечує монотонність результатів. Похибка моделювання зменшилась на 71,4 %.

2. Забезпечення умови (37) шляхом зниження суміщеності сигналів на етапі формування зовнішнього критерію якості моделей реалізується при перенесенні спостережень, змодельованих із найбільшою похибкою, до перевіряльної послідовності. У таблиці 1 подано результати моделювання за методом розстановки акцентів. Значення КН зменшилась на 52%. Застосування технології „Розстановка акцентів” СКВ результатів зменшилось на 52 %.

3. На етапі формування структури моделі виконання умови (35) досягається зниженням суміщеності сигналів в цій структурі за рахунок виділення окремої тестової послідовності спостережень для розрахунку критерію зупинки селекції моделей.

На рис. 7 подані дослідження методу зниження суміщеності сигналів при формуванні зовнішнього критерію якості моделей. Вид опорної моделі визначався послідовним долученням елементів квадратичного поліному Колмогорова-Габора. При розбитті ПО на три частини і застосуванні додаткової тестової послідовності для розрахунку критерію зупинки селекції моделей похибка результатів моделювання зменшується на (1,3 - 15,6) % залежно від вигляду опорної моделі.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Забезпечення виконання умови (35) шляхом застосування процедур зниження суміщеності сигналів у процесі формування стратегії синтезу багатошарових моделей за принципом координації взаємодій передбачає коректування значення модельованої характеристики після синтезу одношарової моделі. Застосування цієї стратегії дає змогу розробляти методи підвищення різноманітності моделей. Нами розроблено методи підвищення різноманітності моделей шляхом синтезу багатошарових структур, які отримали назву калібрування, рециркуляція, полімоделювання.

Размещено на http://www.allbest.ru/

На рис. 8 подані результати дослідження методу калібрування моделі. Покращення якості моделей проводиться після їх створення. Евристично формується опорна модель наступного шару, основою структури якої є одна модель попереднього шару, синтезована за завершеним алгоритмом. У цьому випадку для створення моделі 2 шару використано поліном 3-го ступеня

Y= a₀+a₁·f+a₂·f²+a₃·f³, (38)

де f - модель попереднього шару.

Похибка моделювання зменшилась на 31%.

На рис. 9 подано результати дослідження методу рециркуляції. Він передбачає використання результатів моделювання попереднього шару при синтезі структури наступного шару моделі. Таким чином, структура моделі наступного шару формується за однаковим алгоритмом із одношаровими моделями на основі цих моделей. Середнє квадратичне відхилення результатів моделювання зменшилось на 61,4%.

При дослідженні цього методу було виявлено, що із збільшенням кількості шарів у структурі моделі значно зростає суміщеність сигналів.

Для усунення цього недоліку було розроблено метод полімоделювання, структуру якого подано на рис. 10. На кожному шарі моделювання використано сигнали, які синтезовані за різними алгоритмами. В окремих випадках вдалося знизити середню похибку моделювання на порядок.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Описані алгоритми функціонування автоматизованих систем обробки інформації використовують нові методи синтезу індуктивних моделей для координації інформативності вихідних сигналів та різноманітності структури алгоритмів перетворення інформації типових агрегатів.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Зростання адекватності моделей об'єктів СЕМ за рахунок розроблених методів підвищення інформативності ПО та різноманітності структури алгоритмів синтезу моделей, створення методів автоматизації процесів синтезу багатошарових моделей та їх використання для оптимізації міжрівневих взаємодій локальних АПІ при багаторівневому перетворенні інформації відкриває можливості для розробки прикладних інформаційних технологій управління РІС СЕМ у вигляді автоматизованих систем багаторівневого моніторингу об'єктів різних галузей навколишнього середовища.

Тому в розділі 5 наведено приклади впровадження результатів досліджень у практику створення автоматизованих систем перетворення інформації в екології, економіці, медицині, освіті. Адекватність перетворення інформації забезпечена координацією взаємодій агрегатів різних страт їх висхідним синтезом. Структуру автоматизованої системи моніторингу подано на рис. 11.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

На рис. 12 подано результати визначення залежності показників захворюваності населення

Черкаської області від концентрації шкідливих речовин у повітрі. З'явилась можливість при формування керуючих упливів ураховувати одночасний уплив кількох десятків параметрів довкілля. При використанні нових методів обробки вимірювальної інформації при визначенні концентрації мікродомішок важких металів у воді досягнуто зниження похибки вимірювання на 62% при здешевленні приладів та зниженні вимог до кваліфікації оператора.

При прогнозуванні летальних наслідків захворювання на інфаркт міокарда точність прогнозу - 90%.

У табл. 2 подано перелік інформативних ознак та оцінку їх значимості в моделі.



При моделюванні валового внутрішнього продукту України, результати якого подані на рис. 13, виявилось, що враховані показники задовільно описують закономірності формування ВВП в період після 1999 року. У період з 1998 до 1999 року спостерігається вплив додаткових факторів, показники яких у моделі не враховані.

ВИСНОВКИ

Основним результатом дисертаційної роботи є вирішення проблеми, що має важливе народногосподарське значення, яка полягає в узгодженні можливостей засобів перетворення інформації та планових і оперативних завдань сучасних РІС СЕМ, що вимагало розробки науково-методичних основ автоматизованого управління цими системами.

На основі виконаних теоретичних та експериментальних досліджень шляхом застосування теорії ієрархічних систем, системного підходу, методів та засобів сучасних інформаційних технологій у роботі створено відповідно до запропонованого принципу зниження суміщеності структур та сигналів моделі, методи, алгоритмічні й програмні засоби координації взаємодій локальних алгоритмів обробки інформації в межах ієрархічних багаторівневих систем соціоекологічного моніторингу. Їх використання дало змогу створити автоматизовані системи соціоекологічного моніторингу, які забезпечують достатню достовірність результатів моніторингу, суттєво підвищити оперативність та ефективність прийняття рішень із управління техногенним навантаженням довкілля.

Зокрема, одержані такі наукові результати, що мають істотні переваги над існуючими рішеннями:

1. Проведено аналіз сучасного стану теорії та практики автоматизованого управління РІС СЕМ, стану автоматизації процесів управління. На їх підставі сформульовано проблему, визначено задачі досліджень, сформульовано системну концепцію та підходи до розв'язання поставлених задач, що дало можливість формалізувати процеси управління, структурувати задачі синтезу та аналізу об'єктів управління.

2. Уперше розроблено концепцію багаторівневого моніторингу на основі поетапного визначення стану об'єктів, розподілених за ієрархічними стратами відповідно до рівнів їх моделювання та застосування методів планування багатофакторних експериментів при визначенні переліку контрольованих параметрів та періодичності визначення їх характеристик. Це забезпечило адекватне відображення цих об'єктів у моделях для прийняття рішень із їх управління.

3. Уперше розроблено методологію зображення структури розподілених систем соціоекологічного моніторингу у вигляді ієрархічного поєднання індуктивних багатошарових моделей, що дає змогу управляти автоматизованою системою моніторингу шляхом синтезу нових моделей із адаптуванням їх властивостей до зміни цілеположення надсистеми управління техногенним навантаженням довкілля.

4. Уперше розроблено модель функціонування окремого агрегату розподілених систем соціоекологічного моніторингу у вигляді багатошарового алгоритму перетворення інформації, яка, на відміну від існуючих, установлює залежність операційних можливостей методів синтезу АПІ від інформативності характеристик стану довкілля, що дає можливість вирішувати задачі його аналізу та синтезу як основного операційного елемента РІС СЕМ.

5. Удосконалено структуру інформаційної системи моніторингу шляхом забезпечення її цілісності врахуванням процесів обробки вимірювальної інформації, що сприяло підвищенню їхньої точності за рахунок застосування технології індуктивного моделювання об'єктів вищих рівнів моніторингу до об'єктів електрохімічних вимірювань.

6. Удосконалено засоби інформаційної технології проектування автоматизованих систем соціоекологічного моніторингу, які вирішують задачі апроксимації предметної галузі у формі індуктивної багатошарової моделі; синтезу моделей структурної оптимізації автоматизованої системи перетворення інформації; аналізу та синтезу системи керування розподіленими системами соціоекологічного моніторингу.

7. Набули подальшого розвитку методи синтезу структури розподілених систем соціоекологічного моніторингу у вигляді ієрархічного поєднання багатошарових індуктивних моделей, які відрізняються від існуючих використанням критеріїв суміщеності структури сигналів для відбору інформативних параметрів, що дає змогу автоматизувати синтез оптимальних структур інформаційних систем керування СЕМ.

8. Значення отриманих результатів для практики полягає в можливості використання розроблених моделей, методів та алгоритмів для розробки спеціального математичного забезпечення АСУ РІС СЕМ.

Достовірність результатів дисертації підтверджено експериментальними дослідженнями, а також їхнім упровадженням на реальних об'єктах (акти впровадження подано в Додатку до дисертації).

Виконана в дисертації кількісна оцінка ефективності розроблених багатошарових індуктивних моделей, методів та методик показує їх приблизно 2 - 3 кратну перевагу за оперативністю та точністю над існуючими засобами.

Отримані в роботі результати можуть бути рекомендовані до застосування при розвитку науково-методичних основ автоматизованого вирішення задач управління моніторингом у багатьох галузях, міністерствах, військових формуваннях, для різних рівнів організаційної побудови.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Голуб С.В. Багаторівневе моделювання в технологіях моніторингу оточуючого середовища / С.В. Голуб. - Черкаси: Вид. від. ЧНУ імені Богдана Хмельницького, 2007. - 218 с.

2. Квасніков В.П. Принципи побудови інформаційно-вимірювальних систем механічних величин об'єктів із складною просторовою поверхнею з використанням евристичних систем спостереження / В.П. Квасніков, С.В. Голуб. - Черкаси: Вид-во ЧНУ, 2003. - 220 с.

3. Голуб С.В. Використання аналогії при проектуванні багаторівневих технологій інформаційного моделювання / С.В. Голуб // Вісник Черкаського державного технологічного університету. - 2007. - № 3-4. - С. 69-71.

4. Голуб С.В. Формування критерію відбору інформативних параметрів об'єктів моделювання в інформаційних системах багаторівневого моніторингу / С.В. Голуб // Математичні машини і системи. - 2007. - № 3-4. - С. 218-226.

5. Голуб С.В. Критерії відбору сигналів в алгоритмах багаторівневого моделювання / С.В. Голуб, О.В. Селюков, К.Ф. Боряк // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. -- К.: ВІКНУ, 2007. - Вип. 8. - С. 50-55.

6. Голуб С.В. Використання тестуючої послідовності в алгоритмах мультимоделювання / С.В. Голуб // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій: Зб. наук. пр. - Д.: Вид-во Дніпропетр. нац. унт-ту, 2007. - Т. 11. - С. 37-42.

7. Голуб С.В. Технологія інформаційного моделювання із врахуванням станів об'єкта / С.В. Голуб // Вісник Черкаського державного технологічного університету. - 2007. - № 1-2. - С. 46-49.

8. Голуб С.В. Застосування агрегатного підходу для моделювання структури інформаційних технологій соціо-екологічного моніторингу / С.В. Голуб // Вісник інженерної академії України. - 2007. - № 4. - С. 56-62.

9. Голуб С.В. Проектування алгоритмів генерації моделей евристичних систем спостереження / С.В. Голуб, П.О. Колос // Вісник інженерної академії України. - 2007.- № 3. - С. 35-42.

10. Голуб С.В. Підвищення різноманітності структури алгоритмів обробки інформації в агрегатах автоматизованої системи багаторівневого соціо-екологічного моніторингу / С.В. Голуб // Вісник НТУУ „КПІ”. - 2007. - Вип. 38. - С. 118-122.

11. Голуб С.В. Технології багаторівневого моделювання в системах регіонального управління / С.В. Голуб, О.М. Шор // Вісник дніпропетровського національного університету залізничного транспорту. - 2007. - № 17. - С. 123-126.

12. Голуб С.В. Визначення інформативності індуктивних моделей евристичних систем спостереження / С.В. Голуб // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. - 2007. - № 5 (111), Ч. 1. - С. 265-269.

13. Голуб С.В. Формування зовнішнього критерію якості інформаційних моделей об'єктів екологічного моніторингу / С.В. Голуб // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. - 2007. - № 4 (110), Ч. 2. - С. 26-30.

14. Голуб С.В. Визначення структури інформаційних моделей в технологіях управління довкіллям / С.В. Голуб // Вісник інженерної академії України. - 2007. - № 2. - С. 35-42.

15. Голуб С.В. Принцип проектування багаторівневих технологій інформаційного моделювання / С.В. Голуб // Вісник інженерної академії України. - 2007. - № 1. - С. 28-34.

16. Голуб С.В. Застосування технології „Розстановка акцентів” при інформаційному моделюванні в моніторингових системах / С.В. Голуб // Вісник НАУ. - 2006. - № 4 (30). - С. 45-47.

17. Голуб С.В. Application of principles of designing of heuristic systems of supervision in technologies of technical diagnostics / С.В. Голуб // Вісник НАУ. - 2006. - № 3 (29). - С. 13-16.

18. Голуб С.В. Моделювання об'єктів моніторингу довкілля за алгоритмом Степаненка / С.В. Голуб // Електроніка та системи управління. - 2006. - № 4(10). - С. 165-168.

19. Голуб С.В. Підвищення інформативності первинного опису в технологіях індуктивного моделювання об'єктів вимірювання / С.В. Голуб // Вісник НТУУ „КПІ”. Серія приладобудування. - 2006. - Вип. 32. - С. 118-122.

20. Голуб С.В. Зменшення впливу випадкових факторів при моделюванні об'єктів електрохімічних вимірювань / С.В. Голуб // Вісник НАУ. - 2006. - № 2 (28). - С. 145-150.

21. Квасніков В.П. Індуктивне моделювання об'єктів вимірювання в процесі моніторингу довкілля / В.П. Квасніков, С.В. Голуб // Вісник НАУ. - 2006. - № 1. - С. 8-13.

22. Голуб С.В. Особливості формування первинного опису об'єктів моніторингу довкілля на мікрорівні / С.В. Голуб // Наукові праці Донецького національного технічного університету. - 2006. - Вип. 106. - С.188-191.

23. Голуб С.В. Застосування евристичних систем спостереження як інструменту педагогіки моделювання / С.В. Голуб, Л.М. Семененко // Вестник Харьковского национального автомобильно-дорожного университета: Сб. науч. тр. - 2005. - Вып. 31. - С. 10-12.

24. Голуб С.В. Застосування алгоритмів багаторівневого моделювання при проектуванні моніторингових систем / С.В. Голуб // Вісник Хмельницького національного університету. - 2005. - №5. - Т.2, Ч.1. - С. 31-35.

25. Голуб С.В. Використання евристичної системи спостережень для прогнозування після інфарктних ускладнень / С.В. Голуб, В.М. Джолос // Вісник Житомирського державного технологічного університету. Технічні науки. - 2004. - Т. 2, № 4 (31). - С. 109-114.

26. Голуб С.В. Моделирование мониторинговых процессов эвристической системой наблюдений / С.В. Голуб // Электронное моделирование. - 2004. - Т. 26, № 5. - С. 55-65.

27. Голуб С.В. Використання ртутно-вуглецевого електрода з попередньо сформованою поверхнею у вольтамперометричних засобах моніторингу навколишнього середовища / С.В. Голуб // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: Зб. наук. пр. - Хмельницький: ТУП, 1999. - С. 44-49.

28. Голуб С.В. Зниження суміщеності сигналів в методах синтезу індуктивних моделей / С.В. Голуб // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. - 2007. - №1. - С. 150-152.

29. Голуб С.В. Градієнтна кластеризація в інформаційних технологіях багаторівневого моніторингу / С.В. Голуб // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. - 2008. - № 8 (1126), Ч. 1. - С. 191-195.

АНОТАЦІЯ

Голуб С.В. Методологія створення автоматизованих систем багаторівневого соціоекологічного моніторингу. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Інформаційні технології. - Інститут проблем математичних машин і систем НАН України, Київ, 2009.

Дисертація присвячена вирішенню проблеми узгодження можливостей засобів обробки інформації та планових і оперативних завдань розподілених інформаційних систем соціоекологічного моніторингу шляхом створення принципів та методів ієрархічного управління якістю автоматизованого перетворення інформації в цих системах.

Запропоновано принципи, методи, алгоритми та засоби, які забезпечують управління розподіленими інформаційними системами соціоекологічного моніторингу (СЕМ) шляхом координації взаємодії локальних алгоритмів перетворення інформації різних рівнів за рахунок зміни властивостей індуктивних моделей, що використовуються як алгоритми перетворення інформації. Ці принципи, методи та засоби, поєднані в єдину систему, становлять методологію створення автоматизованих систем багаторівневого СЕМ і дають змогу забезпечити достатню достовірність моніторингової інформації, підвищити оперативність та ефективність прийнятих рішень.

Теоретичні результати, отримані в ході дослідження, були підтверджені при розробці інформаційних технологій багаторівневого СЕМ та їх упровадженні у вигляді автоматизованих систем обробки соціоекологічної інформації регіонального рівня, при розробці методик та технічних засобів обробки вимірювальної інформації в процесі визначення складу об'єктів довкілля, у медицині та економіці, для розробки пропозицій із удосконалення управління моніторинговими інформаційними системами відомчого рівня. інформаційний моніторинг управління

Ключові слова: автоматизоване управління, об'єкт управління, багаторівневий моніторинг, інформаційна технологія, координація, алгоритми обробки інформації, синтез, модель, точність, достовірність, адекватність.

Голуб С.В. Методология создания автоматизированных систем многоуровневого социоэкологического мониторинга. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.06 - Информационные технологии. - Институт проблем математических машин и систем НАН Украины, Киев, 2009.

Диссертация посвящена решению проблемы приведения в соответствие возможностей средств обработки информации с плановыми и оперативными задачами распределенных информационных систем социоэкологического мониторинга (СЭМ) путем создания принципов и методов иерархического управления качеством автоматизированной обработки информации в этих системах.

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований процессов обработки информации в системах мониторинга окружающей среды разработана новая концепция экологического мониторинга. В соответствии с ней предложены принципы, методы, алгоритмы и средства создания информационных технологий СЭМ. Эти принципы методы и средства, объединенные в единую систему, являются методологией создания автоматизированных систем многоуровневого СЭМ, позволяют обеспечить достаточную достоверность мониторинговой информации, повысить оперативность и эффективность принимаемых решений.

Совместное использование теории управления иерархическими многоуровневыми структурами и агрегатных подходов к проектированию структур сложных систем позволило в полной мере реализовать возможности индуктивных методов моделирования для синтеза локальных АПИ и обеспечения взаимодействия компонентов внутри отдельных агрегатов.

На основе теории иерархических многоуровневых систем получена обобщенная модель системы управления качеством преобразования информации в виде двухэшелонной иерархии изменения свойств АПИ локальных агрегатов на каждом уровне мониторинга в соответствии с принципами координации их взаимодействий. Разработаны методы и алгоритмы координации взаимодействий АПИ соседних уровней путем их восходящего синтеза. На примере использования индуктивных методов синтеза моделей разработаны принципы и методы повышения разнообразия структуры АПИ высшего уровня после изменения характеристик выходных сигналов АПИ нижнего уровня.

Для реализации координатора межуровневых взаимодействий АПИ, реализующего нижний эшелон управления, используется синтезатор индуктивных моделей. На верхнем эшелоне конструируются алгоритмы синтеза моделей.

Повышение координируемости локальных АПИ достигается путем повышения разнообразия методов и средств их синтеза. С целью повышения разнообразия синтезатора разработаны принципы, методы и алгоритмы синтеза многошаровых моделей и их использования при конструировании алгоритмов синтеза АПИ. Модели, синтезированные по завершенным алгоритмам, названы однослойными. Их объединение в многослойные структуры позволило улучшить координируемость локальных АПИ, повысить качество преобразования информации.

Разработаны критерии отбора однослойных моделей и методы автоматизированного синтеза многослойных структур, обеспечивающие эмерджентность АПИ в виде снижения погрешности моделирования и улучшения критерия несмещенности выходных сигналов.

На примере создания автоматизированной информационно-аналитической системы продемонстрировано использование разработанных принципов, методов и средств в процессе создания и усовершенствования прикладных информационных технологий управления СЭМ.

Теоретические результаты, полученные в ходе исследований, были подтверждены в процессе разработки информационных технологий многоуровневого СЭМ и их внедрения в виде автоматизированных систем обработки социоэкологической информации регионального уровня, при разработке методик и технических средств обработки измерительной информации в процессе анализа состава объектов окружающей среды, в медицине и экономике, для разработки предложений по усовершенствованию процесса управления мониторинговыми информационными системами ведомственного уровня.

Ключевые слова: автоматизированное управление, объект, многоуровневый мониторинг, информационная технология, координация, алгоритм обработки информации, синтез, модели, точность, достоверность, адекватность.

Golub S.V. Methodology computerized multilevel sociological monitoring systems. - Manuscript.

Thesis for a doctor's degree by specialty 05.13.06 - Information technologies. - The Institute of the problems of mathematical machines and systems of the Ukrainian Academy of Sciences, Kyiv, 2009.

The thesis is devoted to solving the coordination problem of the culpabilities of information processing devices and the target and operation objectives of geographically distributed sociological monitoring information systems through developing principles and methods of hierarchical quality control of the computerized information transportations in these systems.

Principles, methods and algorithms are suggested to secure control of locally distributed sociological monitoring information systems (SEM) by way of coordinating the interactions of local algorithms of information transformations different levels of changing characteristics of the introductive models this are used as information transformation algorithms. These principles and methods form the methodology for developing computerized multilevel SEM systems and allow to ensure sufficient veracity of the monitored information as well as impose operation efficiency of the decision as well as to improve operation efficiency of the decisions.

Theoretical results of the research were proved rum in the course of developing multilevel SEM information technologies and their introductions in the form of the regional computerized sociological monitoring processing systems, developing techniques and technical devices for processing the obtained information during the process of determining compositions of the environmental objects, in medicine and economics, in improving control for monitoring information systems of different levels.

Key words: computerized control, controlled object, multilevel monitoring, information technology, coordination, information processing algorithm, synthesis, model, accuracy, veracity, adequacy.

Размещено на Allbest.ru

...