CC BY
30ability to find the connection between the possible participants in the crime. In conclusion, the work evaluates the benefits of this system.
Keywords: user, social network, graph, interface, drug trafficking.
В настоящее время согласно статистическим данным увеличивается количество наркозависимых. Наркомания представляет собой не только тотальное поражение личности и физического здоровья наркозависимого, но и представляет собой угрозу для общества и государства в целом.
Существует много способов распространения наркотиков. Сегодня наркодилеры - это не только те, кто предлагает психотропные вещества в клубах, школах, улице, но и те, кто занимается распространением наркотиков в социальных сетях. Преимущества данного рынка сбыта в том, что распространитель сохраняет анонимность путем создания страниц несуществующих людей, а также огромная возможность для привлечения большей аудитории к своему продукту. Например, на сайте vk.com зарегистрировано более 300 миллионов пользователей, с помощью автоматической рассылки можно разослать пользователям сообщение об абсолютно легальных наркотиках, что на выходе даст количество действующих и привлеченных наркозависимых в сотни тысяч.
Для оперативно-розыскной деятельности органов наркоконтроля стоит задача не только поймать распространителей наркотиков в социальных сетях, но и предостеречь граждан от их воздействия. Для решения данной проблемы достаточно установить лиц, которые представляют оперативный интерес, и взаимодействия между ними. Вручную данные связи искать трудоемко, а также присутствует человеческий фактор. Решением является создание автоматизированной системы, способной находить цепочку пользователей, соединяющую двух лиц.
Данную систему можно представить как совокупность точек и линий, где точками являются пользователи социальной сети, а линиями - связи между ними. Такое представление называется графом [1-3].
Основные преимущества предлагаемой автоматизированной системы анализа связей пользователей социальных сетей:
- уменьшение времени на оперативно-поисковую деятельность сотрудников правоохранительных органов;
- возможность работать с потенциально большим числом пользователей;
- уменьшить количество наркодилеров и потенциальных жертв.
Библиографические ссылки
1. Граф (математика) [Электронный ресурс]. URL: Шр8://ги^1к1реШа.о^М1к1/Граф_(математика) (дата обращения: 6.09.2015).
2. Чернец В., Базлова Т., Иванова Э. Влияние через социальные сети. М. : Фонд «Фокус-медиа», 2010. 200 с.
3. Касьянов В. Н., Евстигнеев В. А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. СПб. : БХВ-Петербург, 2003. 1103 с.
References
1. Graf (matematika). Available at: https://ru. wikipedia.org/wiki/Граф_(математика) (accessed: 2.09.2015).
2. Chernec V., Bazlova T., Ivanova E. Vlianie cherez socialnie seti. Мoscow : Fond "Focus-media", 2010. 200 p.
3. Kasyaov V. N., Evstigneev V. А. Grafi v pro-gramirovanii: obrabotka, visualizacia i primenenie. St.-Petersburg. BHV-Peterburg, 2003. 1103 p.
© Крицкий Н. А., 2015
УДК 004.896
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В ИНДУКЦИОННОЙ ПАЙКЕ ВОЛНОВОДНЫХ ТРАКТОВ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ
А. В. Милов, В. С. Тынченко
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: helehad@gmail.com
Предлагается использование методов нечеткой логики в управлении процессом индукционной пайки волно-водных трактов космических аппаратов, а также рассматриваются преимущества и недостатки данных методов.
Ключевые слова: нечеткая логика, индукционная пайка, космические аппараты.
Решетнеескцие чтения. 2015
FUZZY LOGIC APPLICATION TO SPACECRAFT WAVEGUIDES INDUCTION SOLDERING
A. V. Milov, V. S. Tynchenko
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: helehad@gmail.com
It is proposed to use fuzzy logic methods to manage the process of induction brazing waveguide paths of spacecraft, as well as the article discusses the advantages and disadvantages of these methods.
Keywords: fuzzy logic, induction soldering, spacecraft.
В аэрокосмической промышленности жесткие ограничения по массе летательных аппаратов обусловливают применение различных элементов модулей полезных нагрузок с оптимальными массовыми и габаритными характеристиками. Это относится и к вол-новодным трактам космических аппаратов. При этом надежность элементов должна быть достаточно высокой для обеспечения их функционирования в течение всего срока активного существования. Основное целевое назначение системы волноводных трактов в конструкции космических аппаратов состоит в обеспечении функционирования космического аппарата и его бортовых систем в соответствии с заданной программой функционирования, зафиксированной в технологических циклах. В работе [1] представлена разработка автоматизированного оборудования и технологии для пайки волноводных трактов космических аппаратов. Однако программное обеспечение данной системы в качестве алгоритма управления использует ПИД-регулятор [2], что не обеспечивает достаточного контроля за параметрами быстропротекающего процесса. В связи с этим предлагается использование методов нечеткой логики в управлении данным процессом.
Впервые термин «нечеткая логика» (fuzzy logic) был введен американским профессором азербайджанского происхождения Лотфи Заде в 1965 году в работе «Нечеткие множества» в журнале «Информатика и управление» [3]. Нечеткая логика основана на теории нечетких множеств. При помощи нечетких множеств можно формально определить неточные и многозначные понятия, такие как «высокая температура», «молодой человек», «средний рост» и т. д. Перед формулированием определения нечеткого множества необходимо задать так называемую область рассуждений. В случае неоднозначного понятия «много денег» большой будет признаваться одна сумма в диапазоне [0,1000] руб. и совсем другая - в диапазоне [0,1000000] руб. Область рассуждений будем обозначать X, X - четкое множество. Нечетким множеством А в некотором непустом пространстве X называется множество пар
A = {(x, цА(х)); x е X},
где цА:Х^[0,1] - функция принадлежности нечеткого множества А.
Эта функция приписывает каждому элементу хеХ степень его принадлежности к нечеткому множеству А, при этом можно выделить 3 случая: дА(х) = 1 означает полную принадлежности, дА(х) = 0 означает от-
сутствие принадлежности и 0 < Цд(х) < 1 означает частичную принадлежность [4].
Мощь и интуитивная простота нечеткой логики как методологии разрешения проблем гарантирует ее успешное использование во встроенных системах контроля и анализа информации. При этом происходит подключение человеческой интуиции и опыта оператора. В отличие от традиционной математики, требующей на каждом шаге моделирования точных и однозначных формулировок закономерностей, нечеткая логика предлагает совершенно иной уровень мышления, благодаря которому творческий процесс моделирования происходит на наивысшем уровне абстракции, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей. Числовые значения, получаемые в результате «не вполне точных измерений», во многом аналогичны распределениям теории вероятностей, но свободны от присущих последним недостатков: малое количество пригодных к анализу функций распределения, необходимость их принудительной нормализации, соблюдение требований аддитивности, трудность обоснования адекватности математической абстракции для описания поведения фактических величин. В пределе, при возрастании точности, нечеткая логика приходит к стандартной, булевой. По сравнению с вероятностным методом, нечеткий метод позволяет резко сократить объем производимых вычислений, что, в свою очередь, приводит к увеличению быстродействия нечетких систем.
Экспериментально показано, что нечеткое управление дает лучшие результаты по сравнению с получаемыми при классических алгоритмах управления. Очевидной областью внедрения алгоритмов нечеткой логики являются всевозможные экспертные системы, в том числе [5]:
1) нелинейный контроль и управление в производстве;
2) самообучающиеся системы;
3) системы, распознающие тексты на естественном языке;
4) системы планирования и прогнозирования, опирающиеся на неполную информацию;
5) финансовый анализ в условиях неопределенности;
6) управление базами данных;
7) совершенствование стратегий управления и координации действий, например, сложное промышленное производство.
Недостатками нечетких систем являются:
- отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем;
- невозможность математического анализа нечетких систем существующими методами;
- применение нечеткого подхода по сравнению с вероятностным не приводит к повышению точности вычислений.
При разработке системы управления процессом индукционной пайки требуется провести следующие этапы проектирования [3]:
1) определить входы и выходы создаваемой системы;
2) задать для каждой из входных и выходных переменных функции принадлежности с термами;
3) разработать базы правил выводов для реализуемой нечёткой системы;
4) провести дефаззификацию;
5) провести настройку и анализ адекватности разработанной модели реальной системе;
6) программно реализовать нечеткий регулятор на конкретном микроконтроллере.
Система управления, реализованная на базе нечеткой логики, позволит повысить качество управления процессом индукционной пайки, ускорит принятие решения об аварийном отключении индукционного нагревателя, а также обеспечит более гибкую настройку процесса нагрева.
Библиографические ссылки
1. Автоматизированное оборудование и технология для пайки волноводных трактов космических аппаратов / В. С. Тынченко [и др.] // Вестник СибГАУ, 2014. Вып. 4(56). С. 219-229.
2. Модуль взаимодействия с аппаратным обеспечением АСУ «Пайка» : свид. о регистрации программы для ЭВМ / В. С. Тынченко, А. В. Бочаров, С. Н. Серегин, В. Д. Лаптенок. № 2015611846 ; заявл. 11.12.2014 ; опубл. 06.02.2015. 1 с.
3. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М. : Горячая линия-Телеком, 2006. 452 с.
4. Рыжов А. П.. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М. : Диалог-МГУ, 1998. 283 с.
5. Борисов В. В., Федулов А. С., Зернов М. М. Основы теории нечетких отношений. М. : Горячая линия - Телеком, 2014. 86 с.
References
1. Tynchenko V. S., Zlobin S. K., Mikhnev M. M., Laptenok V. D., Seregin Yu. N., Bocharov A. N., Dubets Yu. P., Dolgopolov B. B. [Automated equipment and technology for spacecrafts waveguide path soldering]. VestnikSibGAU. 2014. № 4(56). P. 219-229.
2. Tynchenko V. S., Bocharov A. N., Seregin Yu. N., Laptenok V. D. Modul' vzaimodeistviya s apparatnym obespecheniyem ASU "Paika " [The hardware interaction module of ACS "Soldering"]. EVM software patent. № 2015611846 ; заявл. 11.12.2014 ; опубл. 06.02.2015. 1 с.
3. Rutkovskaya D., Pilin'skiy M., Rutkovskiy L. Neyronnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sis-temy [Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems]. M. : Goryachaya liniya - Telekom Publ., 2006. 452 p.
4. Ryzhov A. P.. Elementy teorii nechetkikh mnoz-hestv i izmereniya nechetkosti [Elements of the theory of fuzzy sets and measure the fuzziness]. Moscow : Dialog-MGU Publ., 1998. 283 p.
5. Borisov V. V., Fedulov F. C., Zernov M. M. Os-novy teorii nechetkikh otnoshenyi [The basics of the fuzzy relations theory]. Moscow : Goryachaya liniya - Telekom, 2014. 86 p.
© Милов А. В., Тынченко В. С., 2015
УДК 004.492
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Ю. В. Сажина1, Л. В. Липинский2, А. С. Свиридова1
1АО «Красноярский машиностроительный завод» Российская Федерация, 660123, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 29
E-mail: KlimecUV@Krasm.com
2Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: yulia_klimec@mail.ru
Рассмотрены основные вопросы проектирования интеллектуального агента. Предложен подход к усовершенствованию механизма принятия решения за счет нечеткого контроллера, реализованного средствами нечеткой логики и генетического алгоритма.
Ключевые слова: интеллектуальный агент, нечеткая логика, нечеткий контроллер, генетический алгоритм.
