Использование тензорной модели для обработки неопределенности в сложных динамических системах
(Стр. 79-87)

Статья посвящена исследованиям, связанным с обработкой неопределенности средствами тензорной алгебры в сложных динамических системах. В качестве примера сложной динамической системы рассматривается система «Умная электронная сцепка». Использование подобной системы особенно актуально при организации движения транспорта в сложных условиях. Решение этой задачи происходит в условиях неопределенности, которая может появиться на разных уровнях процесса управления движением транспорта. Для выявления и детального изучения свойств неопределенности автор предлагает использовать тензорную модель. Тензорная модель позволяет выявить дополнительные свойства неопределенности, изучение которых недоступно при использовании традиционных формализмов для представления неопределенности. Использование тензорной модели позволяет изучать пространственную модель неопределенности, действительные и мнимые значения неопределенности, а также инварианты неопределенности относительно различных преобразований системы координат. В статье предлагается классификация неопределенности в сложной системе. На примере организации взаимодействия «умных» контроллеров в электронной сцепке автор показывает результаты применения методов тензорного анализа сетей для получения вычислительной базы электронной сцепки. Тензорные уравнения обеспечивают эффективную обработку больших данных, получение информации в режиме реального времени, устойчивость динамической системы к изменениям топологии соединения контроллеров и изменениям soft- и hard- составляющих соединения. Результаты, полученные в статье, показывают, что тензорная модель неопределенности может быть успешно реализована в динамической системе любого уровня сложности.

Волосова А.В. Использование тензорной модели для обработки неопределенности в сложных динамических системах // Computational Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 1. С. 79-87. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-1-79-87

Волосова А.В. Представление нечетких знаний средствами аппарата тензорной алгебры // Computational Nanotechnology. 2019. № 1. С. 60–64.
Maksimychev O.I., Bojkov V.N. Support for the life cycle of road construction projects in the digital economy paradigm // CAD and GIS of Highways. 2019. No. 1 (12). Pp. 10–15.
Matiukhina E.N., Maksimychev O.I., Ostroukh A.V., Vasiliev Y.E. Connected vehicle remote diagnostic system. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. Conference Proceedings. 2021. 9416001.
Matyukhina E.N., Kuftinova N.G., Ostroukh A.V. et al. Hybrid smart systems for big data analysis // Russian Engineering Research. 2021. No. 41 (6). Pp. 536–538.
Ostroukh A.V., Kuftinova N.G., Gaevskii V.V. et al. Digital transformation of enterprises using a low-code platform // Russian Engineering Researchthis Link is Disabled. 2022. No. 42 (11). Pp. 1203–1206.
Subbotin B.S., Ahmetzhanova E.U. Research on the integration of intelligent transport systems // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 832.
Vasiliev E., Fineeva M.A., Belyakov A.B. et al. Decision support system for street-road network objects repair // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1159 (1). Art. No. 012025.
Volosova A.V., Maksimychev O.I., Ismoilov M.I. et al. Platforms and complexes for unmanned technologies in road transport. In: Intelligent technologies and electronic devices in vehicle and road transport complex. TIRVED 2022. Conference Proceedings. 2022.
Volosova A.V., Maksimychev O.I., Ostroukh A.V. et al. Uncertainty processing by tensor algebra means in condition of movement along complex roads. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. SOSG 2022. Conference Proceedings. 2022.
Volosova A.V., Pronin C.B., Maksimychev O.I. et al. Creating quantum circuits for training perceptron neural networks on the principles of grover’s algorithm. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. SOSG 2022. Conference Proceedings. 2022.
Volosova A.V., Kuftinova N.G., Maksimychev O.I. et al. Data fabric as an effective method of data management in traffic and road systems. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. SOSG 2022. Conference Proceedings. 2022.
Volosova A.V., Ostroukh A.V., Pronin T.B. et al. Hyperautomation in the auto industry // Russian Engineering Researchthis Link is Disabled. 2021. No. 41 (6). Pp. 532–535.
Volosova A., Matyukhina E., Akimov D. The use tensor method of dual networks for analysis of the transport and tourist components of sustainable development of territories // E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 208. 05012.
Volosova A., Matiukhina E. Using artificial intelligence for effective decision-making in corporate governance under conditions of deep uncertainty // SHS Web of Conf. 2020. Vol. 89. 03008.
Volosova A.V., Yurchik P.F., Maksimychev O.I., Golubkova V.B. Tensor analysis of uncertainty in freight transport ULS-systems. In: IOP Conference Series. Materials Science and Engineering.

тензорная модель неопределенности, глубокая неопределенность, обработка глубокой неопределенности, принятие решений в условиях неопределенности, тензорный анализ сетей, фреймы, искусственный интеллект.