DEVELOPMENT OF A KNOWLEDGE MODEL FOR AN INFORMATION DECISION SUPPORT SYSTEM BY AN AVIATION OPERATOR IN CASE OF SPECIAL CASES IN FLIGHT

ID елемента: 20867
2026/04/30
Властивості
Назва
Англійська
DEVELOPMENT OF A KNOWLEDGE MODEL FOR AN INFORMATION DECISION SUPPORT SYSTEM BY AN AVIATION OPERATOR IN CASE OF SPECIAL CASES IN FLIGHT
Українська
РОЗРОБКА МОДЕЛІ ЗНАНЬ ДЛЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ АВІАЦІЙНИМ ОПЕРАТОРОМ ПРИ ВИНИКНЕННІ ОСОБЛИВИХ ВИПАДКІВ В ПОЛЬОТІ
Опис
Англійська
The subject matter of the article is methods that allow solving the problem of uncertainty in the process of constructing decision support systems for air traffic controllers for special cases in flight. The goal is the analysis and justification of the choice of mathematical tool for constructing a DSS model of an air traffic controller. The tasks are: analysis of a number of well-known methods of data mining, namely: evolutionary algorithms, neural networks, fuzzy logic and Bayesian networks from the point of view of the appropriateness of their use in constructing mathematical models of decision support systems for air traffic controllers in case of special cases in flight. The methods used are: methods of analysis and synthesis of complex information systems, methods of simulation and statistical modeling. The following results were obtained. It has been established that the most effective way to build a DSS model of an air traffic controller is to use a Bayesian network tool. It is a promising probabilistic tool, that allows you to simulate complex hierarchical static and dynamic systems. This is due to the fact that, in contrast to the currently popular “black box” models, the Bayesian network provides an understandable explanation of the findings, has a logical interpretation, makes it possible to take into account the uncertainties of a parametric, static and structural nature and, which is especially important, is based on fundamental provisions of the theory of probability, which has been developed for more than one century. Conclusions. The direction of further research is the construction of a DSS model of an air traffic controller using Bayesian networks and probabilistic programming technology
Українська
Предметом вивчення в статті є методи, що дозволяють вирішити проблему невизначеності в процесі побудови систем підтримки прийняття рішень авіадиспетчера при виникненні особливих випадків в польоті. Метою є аналіз і обґрунтування вибору математичного апарату для побудови СППР авіадиспетчера. Завдання: аналіз ряду відомих методів інтелектуального аналізу даних, а саме: еволюційних алгоритмів, нейронних мереж, нечіткої логіки та байєсівських мереж з точки зору доцільності їх застосування при побудови систем підтримки прийняття рішень авіадиспетчера управління повітряним рухом при виникненні особливих випадків в польоті. Використовуваними методами є: методи аналізу і синтезу складних інформаційних систем, методи імітаційно-статистичного моделювання. Отримано такі результати. В результаті проведеного аналізу було встановлено, для побудови моделі СППР авіадиспетчера найбільш ефективним є використання апарату байєсівських мереж, який представляє собою перспективний ймовірнісний інструментарій, що дозволяє моделювати складні ієрархічні статичні та динамічні системи. Це обумовлено тим, що на відміну від популярних на даний час моделей "чорних скриньок" байєсівська мережа дозволяє отримати зрозуміле пояснення одержаних висновків, має їх логічну інтерпретацію, надає можливість врахування невизначеностей параметричного, статичного і структурного характеру і, що є особливо важливим, ґрунтується на фундаментальних положеннях теорії ймовірностей, яка розроблялась не одне сторіччя. Висновки. Напрямком подальших досліджень є побудова системи підтримки прийняття рішень авіадиспетчера з використанням байєсівських мереж і технології ймовірнісного програмування
Автор
Українська
Kolesnyk, A.
Українська
Boyko, A.
Українська
Mishchenko, T.
Українська
Rudenko, V.
Тематика
Англійська
DSS
Англійська
air traffic controller
Англійська
evolutionary algorithms
Англійська
neural networks
Англійська
fuzzy logic
Англійська
Bayesian networks
Українська
СППР
Українська
авіадиспетчер
Українська
еволюційні алгоритми
Українська
нейронні мережі
Українська
нечітка логіка
Українська
байєсівська мережа
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1823
10.26906/SUNZ.2020.2.012
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 2 No. 60 (2020): Control, Navigation and Communication Systems; 12-16
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 2 № 60 (2020): Системи управління, навігації та зв’язку; 12-16
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 2 № 60 (2020): Системи управління, навігації та зв’язку; 12-16
2073-7394
10.26906/SUNZ.2020.2
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1823/1499
Права
Українська
Авторське право (c) 2020 A. Kolesnyk, A. Boyko, T. Mishchenko, V. Rudenko
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 346 items
Інформація про метадані
Створено
2026-4-30 16:43
Остання зміна
2026-4-30 16:43
ID елемента
#20867