ФОРМИРОВАНИЕ КОМПОНЕНТОВ НЕЧЕТКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ЦИФРОВЫХ ПЛАН-СХЕМ РЕЗУЛЬТАТОВ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА СЕЛЬХОЗУГОДИЙ

Аннотация

Рассматриваются методы формирования компонентов нечеткой базы знаний в виде базовых цифровых план-схем территорий, определяемых морфологией спутниковых снимков, натурных данных и результатов субъективных оценок. Исследуются варианты реализации алгоритма идентификации повышенной достоверности с учетом нечеткости исходных данных. В ходе разработки модели современного мониторинга территорий в интересах экономического и социального развития населения, стало очевидным, что характеристики  информации, с которой эта модель должна оперировать, не соответствует тем объектам, которые описывает «детерминированная» математика, то есть обладающим определенностью, точностью, полнотой, замкнутостью, непротиворечивостью и т. п. Человеко-машинные системы (а именно к таким и следует отнести систему космического мониторинга) и компоненты аппарата представления в них знаний,  в реальности,  отражают те свойства человеческой модели мира, которые не вписываются в детерминированную математику и характеризуются наличием «НЕ-факторов» -неполнотой, отсутствием точности, незамкнутостью, возможностью противоречий и т. д. В данной работе предлагается разработанный и успешно примененный на практике авторами способ учета НЕ-факторов при идентификации объектов земной поверхности. В рамках этого способа производят следующую последовательность действий: получают векторную трехмерную модель эталонного объекта путем геометрического построения, затем, изменяя ее положение в пространстве (поворот, отражение, масштабирование), получают ряд вышеуказанных параметров, которые сохраняют и используют в дальнейшем при распознавании для воссоздания соответствующего ракурса эталона объекта. В  работе рассмотрено исследовано значение НЕ-факторов в процессе  идентификации объектов земной поверхности в ходе мониторинга с использованием спутниковых данных, их состояния, предложен вариант преодоления негативного влияния различных видов нечеткости исходных данных мониторинга и повышения достоверности его результатов на принципах кворумного резервирования.

Сведения об авторах

Сергей Олегович Крамаров, Сургутский государственный университет

доктор физико–математических наук, профессор, главный научный сотрудник

Татьяна Михайловна Линденбаум, Ростовский государственный университет путей сообщения

кандидат технических наук, доцент  кафедры информатики

Владимир Викторович Храмов, Сургутский государственный университет

кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Литература

[1] Gvozdev D.S., Lindenbaun M., Khramov V.V., Kovalev S.M. Hybrid model of identification of rolling stock in rail transportation. Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putey Soobshcheniya. 2013; 2(50):92–98. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=19020846 (accessed 26.04.2018). (In Russian)
[2] Gvozdev D.S., Khramov V.V., Kovalev S.M., Golubenko E.V. Applied methods of identification in automated transport systems. Rostov-on-Don: RSTU, 2015. 186 p. (In Russian)
[3] Duda R.O., Hart P.E. Pattern Classification and Scene Analysis. N.-Y.: John Wiley & Sons, 1973. 218 р.
[4] Horn B.K.P. Zrenie robotov: Per. s angl. [Robots vision] B.K.P. Horn. M.: Mir, 1989. 487 p. (In Russian)
[5] Khramov V.V. The methods and models of detection and identification of extended objects on earth surface. Proceedings of the international scientifically-practical Conference “Vehicles: Science, Education, Manufacturing”. Rostov-on-Don: RSTU, pp. 244-248, 2016. (In Russian)
[6] Khramov V.V., Mitjasova О.Yu. Evaluation of the landscape properties resources mathematical morphology. Proceedings of the International scientific-practical Conference "Development perspectives and the effective functioning of transport complex in the South of Russia". Rostov-on-Don: RSTU, pp.144-146, 2015. (In Russian)
[7] Kramarov S.O., Khramov V.V., Romanchenko V.Yu. Prerequisites of the creation and development of the SMART project (satellite monitoring of agricultural development). Proceedings of the XIV International Conference “Prob-lems of economy and Informatization of education”. Tula, pp. 76-82, 2017. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=29755383 (accessed 26.04.2018). (In Russian)
[8] Golubenko E.V., Khramov V.V., Romanchenko V.Y. Satellite monitoring of territories development as an active ergo technical system: architecture and properties. Proceedings of the International Conference “Transport: sci-ence, education, production”. Vol. 2. Rostov-on-Don: RSTU, pp. 31-35, 2017. (In Russian)
[9] Akperov I.G., Kramarov S.O., Lukasevich V.I., Povh V.I., Khramov V.V., Radchevskij A.N. Sposob formirovaniya cifrovoj plan-skhemy obektov selskohozyajstvennogo naznacheniya i sistema dlya ego realizacii [Method of forming a digital plan schema objects for agricultural purposes and the system for its realization]. Patent RF, no. 2612326, 2017.
[10] Akperov I.G., Kramarov S.O., Khramov V.V., Mitjasova O.Y., Povh V.I. Sposob identifikacii protyazhennyh obektov zemnoj poverhnosti [Method of identification of extended objects of the Earth's surface]. Patent RF, no. 2640331, 2017.
[11] Kramarov S.O., Smirnov Yu.A., Sokolov S.V., Taran V.N. Methods of analysis and synthesis system intelligently-adaptive management. Moscow: INFRA-M, 2016. 238 p. (In Russian)
[12] Dushkin R.V. Methods for receiving, presentation and processing knowledge with No-Factors. Moscow, 2011. 115 p. (In Russian)
[13] Narinjani A.S. Nedoopredeljonnost in submission and processing systems of knowledge. Izvestiya akademii nauk USSR. Tekhnicheskaya kibernetika = Engineering Cybernetics. 1986; 5:3-28. (In Russian)
[14] Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control. 1965; 8(3):338-353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X
[15] Zadeh L.A. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. IEEE Trans-actions on Systems, Man, and Cybernetics. 1973; SMC-3(1):28-44. DOI: 10.1109/TSMC.1973.5408575
[16] Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM. 1994; 37(3):77-84. DOI: 10.1145/175247.175255
[17] Kramarov S., Temkin I., Khramov V. The principles of formation of united geo-informational space based on fuzzy triangulation. Procedia Computer Science. 2017; 120:835-843. DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.315
[18] Khramov V. Majority unification of several sources of fuzzy information. Moscow: MIET, pp. 59-61, 1988. (In Russian)
[19] Khramov V.V. Especially the majority fuzzy information processing. Proceedings of the First Russian Conference «Spectral methods of information processing in research» (SPEKTR -2000). M., pp. 136-138, 2000. (In Russian)
[20] Groysman L., Lindenbaun M. Calculation of reliability of the systems with an arbitrary structure with a General reservation quorum. Izvestiya akademii nauk USSR. Tekhnicheskaya kibernetika = Engineering Cybernetics. 1974; 2:66-70. (In Russian)
[21] Gvozdev D.S., Khramov V.V. Estimate of probability recognition of the rolling stock units. Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putey Soobshcheniya. 2010; 4(40):61-66. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=16398847 (accessed 26.04.2018). (In Russian)
[22] Akperov I., Khramov V., Lukascevich V., Mittjasova O. Fuzzy methods and algorithms in data mining and for-mation of digital plan-schemes in earth remote sensing. Procedia Computer Science. 2017; 120:120-125. DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.218
[23] Khramov V.V. Developing a knowledge base for 3D-model railway network Russia. Proceedings of the Interna-tional scientifically-practical Conference “Transport-2015”. Rostov-on-Don: RSTU, pp. 131-133, 2015. (In Russian)
[24] Mayorov V.D., Khramov V.V. Heuristic ways of contour coding of models of information objects in robot vision. Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putey Soobshcheniya. 2014; 1(53):62-69. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=21391925 (accessed 26.04.2018). (In Russian)
[25] Khramov V.V. Method of cognitive digital coding of complex information. Proceedings of the International scientifically-practical Conference “Transport-2006”. Vol. 2. Rostov-on-Don: RSTU, pp. 40-44, 2006.
Опубликована
2018-06-30
Как цитировать
КРАМАРОВ, Сергей Олегович; ЛИНДЕНБАУМ, Татьяна Михайловна; ХРАМОВ, Владимир Викторович. ФОРМИРОВАНИЕ КОМПОНЕНТОВ НЕЧЕТКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ЦИФРОВЫХ ПЛАН-СХЕМ РЕЗУЛЬТАТОВ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА СЕЛЬХОЗУГОДИЙ. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 14, n. 2, p. 480-486, june 2018. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/400>. Дата доступа: 17 dec. 2018 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.14.201802.480-486.
Раздел
Научное программное обеспечение в образовании и науке