Development of assessment and forecasting techniques using fuzzy cognitive maps

Nowadays, no state in the world is able to work on the creation and implementation of artificial intelligence (AI) in isolation from others. AI technologies are used to solve general and highly specialized tasks in various spheres of society. In the process of assessing (identifying) the state of co...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Technology audit and production reserves (Online) 2023-06, Vol.3 (2/71), p.15-19
1. Verfasser: Shyshatskyi, Andrii
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Nowadays, no state in the world is able to work on the creation and implementation of artificial intelligence (AI) in isolation from others. AI technologies are used to solve general and highly specialized tasks in various spheres of society. In the process of assessing (identifying) the state of complex objects and objects of management analysis, there is a high degree of a priori uncertainty regarding their state and a small amount of initial data describing them. At the same time, despite the huge amount of information, the degree of non-linearity, illogicality and noisy data is increasing. That is why the issue of improving the efficiency of assessing the condition of components and objects is an important issue. Thus, the objects of analysis were chosen as the research object. The subject of research is the identification and forecasting of the analysis object. In the research, the evaluation and forecasting method was developed using fuzzy cognitive maps. The features of the proposed method are: ‒ taking into account the degree of uncertainty about the object state while calculating the correction factor; ‒ adding a correction factor for data noise as a result of distortion of information about the object state; ‒ reduction of computing costs while assessing the object state; ‒ creation of a multi-level and interconnected description of hierarchical objects; ‒ correction of the description of the object as a result of a change in its current state using a genetic algorithm; ‒ the possibility of performing calculations with source data that are different in nature and units of measurement. It is advisable to implement the proposed method in specialized software, which is used to analyze the state of complex technical systems and while making decisions. На сьогодні жодна держава у світі не спроможна ізольовано від інших працювати над створенням і впровадженням штучного інтелекту (ШІ). Технології ШІ застосовуються для вирішення загальних та вузькоспеціалізованих завдань в різних галузях діяльності суспільства. В процесі оцінювання (ідентифікації) стану складних об’єктів та об’єктів аналізу управління є високий ступінь апріорної невизначеності стосовно їх стану та малий обсяг вихідних даних, що їх описують. Разом з тим, незважаючи на величезну кількість інформації, зростає ступінь нелінійності, нелогічності та зашумленості даних. Саме тому питання підвищення оперативності оцінювання стану складних та об’єктів є важливим питанням. Таким чином, об’єктом до
ISSN:2664-9969
2706-5448
DOI:10.15587/2706-5448.2023.281892