Россия
Россия
Россия
Возрастающие требования к организации информационно-аналитического обеспечения деятельности органов управления МЧС России определили потребность в совершенствовании реализуемых процессов обработки информации. Предложенная авторами концепция совершенствования процессов информационно-аналитического обеспечения работы органов управления МЧС России основывается на реализации современных тенденции ситуационного управления интеллектуальной обработкой данных, моделирования сценариев ведения информационной работы и оперативной настройки применяемого аналитического инструментария на специфику решаемых информационных задач. Публикация раскрывает содержание подхода к комплексной реализации технологий машинного обучения в интересах мониторинга состояний частично наблюдаемых объектов контроля.
идентификация угроз и состояний объектов, машинное обучение, нейронные сети, нечеткая логика, вероятностный анализ, комплексная обработка, моделирование
1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 288 с.
2. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. 134 с.
3. Дроздов А.П., Песков Р.И. Проблемы информационного обеспечения в единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций // Human Progress. 2017. Т. 3. № 3. С. 7. EDN YMDCRB.
4. Песков Р.И. Основные используемые в МЧС России информационные системы // Технологии техносферной безопасности. 2017. № 2 (72). С. 265–274. EDN ZDRKXV.
5. Колесников А.В., Кириков И.А., Листопад С.В. Гибридные интеллектуальные системы с самоорганизацией: координация, согласованность, спор. М.: ИПИ РАН, 2014. 189 с.
6. Демидова Л.А., Кираковсий В.В., Пылькин А.Н. Принятие решений в условиях неопределенности. 2-e изд., перераб. M.: Горячая линия – Телеком, 2016. 289 с.
7. Максимов А.В. Методы поддержки принятия решений в оперативном управлении при чрезвычайных ситуациях: обзор исследований // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2023. № 2 (42). С. 91–102. DOI:https://doi.org/10.37468/2307-1400-2023-2-91-102. EDN CJCPWN.
8. Матвеев А.В., Колеров Д.А. Перспективы применения искусственного интеллекта при реагировании на ЧС // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Мониторинг, предотвращение и ликвидация чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: материалы Междунар. науч.-практ. конф. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2021. С. 726–730. EDN IXSYYX.
9. Кугаевских А.В., Муромцев Д.И., Кирсанова О.В. Классические методы машинного обучения. СПб.: ун-т ИТМО, 2022. 53 с.
10. Панков А.В., Крибель А.М., Васильев Н.А. Метод совершенствования информационно-аналитической работы на основе комплексирования результатов распознавания состояний объектов контроля с использованием методов машинного обучения // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2022. Т. 14. № 2. С. 27–35. DOI:https://doi.org/10.36724/2409-5419-2022-14-2-27-35. EDN AFFQVG.
11. Панков А.В., Девяткин А.М. Комплексирование методов информационно-аналитической работы для повышения качества информационных решений // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2021. № 678. С. 78–87. EDN SKIYTV.
