НЕЧІТКІ МНОЖИНИ ТИПУ-2 В ЗАДАЧАХ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ОЦІНЮВАННЯ СТАНІВ КРИТИЧНИХ СИСТЕМ З НЕДОВИЗНАЧЕНИМИ ВХІДНИМИ ДАНИМИ ТА ВИКОРИСТАННЯМ ЕКСПЕРТІВ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1999-9941-2023-57-2-13-24Ключові слова:
нечіткі множини типу-1 та типу-2, експертні знання, інтервальна нечітка модель, функція належності, недовизначені вхідні дані, кібербезпека, критичні системиАнотація
Анотація. Запропоновано методику використання нечітких множин типу-2 в задачах моделювання та оцінювання станів критичних систем з недовизначеними вхідними даними. Показано, що основою розв’язання задачі моделювання є побудова системи нечіткої логіки з інтервальними функціями належності типу-2. В роботі представлено задачу розвитку процесу оцінювання інтервального виходу нечіткої системи за допомогою експертів. Запропоновано підхід на основі нечітких множин для розв’язання задачі оцінювання та моделювання станів критичних систем. На прикладі енергетичних систем, де наявний високий ступінь невизначеності, показано, що основні фактори, які впливають на появу невизначеностей у вихідних даних таких систем, обумовлюються відсутністю достатньої інформації у відкритому друці та високою мінливістю загроз під впливом зростання темпів цифровізації робочих процесів. Наведено аналіз експертних оцінок інтервального виходу нечітких систем на прикладах моделювання складних об’єктів в різних прикладних галузях. В першому прикладі продемонстровано результати моделювання в природничій області з недовизначеними вихідними даними для оцінювання перспективності артезіанської свердловини, де кінцеву оцінку виставляє експерт. Другий приклад демонструє реалізацію інтервальної нечіткої моделі в завданні соціального спрямування, де моделюється проблема підбору персоналу в соціальних групах з точки зору професійної придатності. Трете завдання відноситься до моделювання в галузі медичного діагностування захворювань ендокринної системи. Оцінювання експертами результатів інтервального нечіткого моделювання в цій галузі дає можливість визначити стан захворювання людини на ендокринну патологію та призначити своєчасне лікування. Наведені приклади оцінювання інтервального виходу нечіткої системи з врахуванням думки експертів, підтверджують можливості для прийняття рішень, що є адекватними предметній області в умовах недовизначених вхідних даних. Наведено перспективи застосування запропонованих моделей для задач кібербезпеки критичних систем.
Посилання
Zadeh L.A. Fuzzy sets / Zadeh L.A. // Inform. And Control. – 1965. – V8. – P. 339 - 353.
Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for theory of possibility / Zadeh L.A. // Fuzzy sets and systems 100 suplements. – 1999. – P. 9 - 34.
Mendel, J. M. Uncertaіnty, fuzzy logіc, and sіgnal processіng [Text] // Sіgnal Processіng Journal. 2000. – V. 80. – P. 913–933.
Liang, Q. Interval Type-2 fuzzy logic systems: theory and design [Text] / Q. Liang, J. M. Mendel // IEEE Trans. on Fuzzy Syst. – 2000. –V. 8. – P. 535–550.
Zeng, J. Type-2 Fuzzy sets for pattern classification: A review [Text] / J. Zeng, Z. Q. Liu // Proceedings of the IEEE Symposium on Foundations of computational intelligence. – 2007. – P. 193–200.
Nataliia R. Kondratenko Applications Type-2 Membership Functions in Fuzzy Logic Systems Under Conditions of Uncertainty Input Data Proceedings of XVI International Conference Measurement and Control in Complex System (MCCS-2022) https://doi.org/10.31649/mccs2022.02
Guerrero, Maribel. Comparative Study between Type-1 and Interval Type-2 Fuzzy Systems in Parameter Adaptation for the Cuckoo Search Algorithm [Text] / Maribel Guerrero, Fevrier Valdez and Oscar Castillo // Symmetry.- 2022, 14, 2289. https://doi.org/10.3390/sym
Zhina Zhang &Yugang Niu. Adaptive sliding mode control for interval type-2 stochastic fuzzy systems subject to actuator failures [Text] / Zhina Zhang &Yugang Niu // International Journal of ystems Science. - 2018. https://doi.org/10.1080/00207721.2018.1534027
Kondratenko, N. Interval Fuzzy Modeling of Comlex Systems under Conditions of Input Data Uncertainly [Text] / N. Kondratenko, О. Snihur // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – V. 4/4 (82). – P. 20–28.
Kondratenko, N. Interval type-2 generalizing fuzzy model for monitoring the states of cmplex systems using experts knowledge [ Text] / N. Kondratenko, О. Snihur, R. Kondratenko // System Research And Information Technologies. – 2023. – No. 2. DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2023.2.05
Kondratenko N.R. Vykorystannya nechitkykh baz znanj z funktsiyamy nalezhnosti typu-2 u medychniy diahnostytsi / N.R. Kondratenko // Materialy mizhnar. nauk.-prakt. konf., «Аktual’ni zadachi medychnoyi biolohichnoyi fizyky ta informatyky»: - 2022р.:.- Vinnytsya, rezhym dostupu: https://drive.google.com/file/d/1icajVT7OKyVxlfXZd1czwhS13EHtmUj8/view?usp=sharing
Kondratenko, N. R. Fuzzy Logic Systems with Allovance for the Blank in Experimental Data Taken [Text] / N. R. Kondratenko, N. B. Zelinsjka, S.M. Kuzemko // Naukovi visti NTUU KPI.- 2004.- No. 5. P. 37–41.
Kondratenko, N. R. Study of Aggregating Interval Type-2 Fuzzy Models Capabilities for Forecasting of Time Series [Теxt] / N.R. Kondratenko, O. V. Cheboraka, S.M.Kuzemko // Visnyk VPI. - 2010. – No. 4. – P. 22–27.
Kondratenko, N.R. Fuzzy models in staff recruitment problems during the social groups forming [Теxt] / N.R.Kondratenko, S.V. Luzhetskiy, О.V. Cheboraka // System Research And Information Technologies. – 2011. – No 3. – P. 56–62.
Kondratenko, N. R. Improving Adequacy of Type-2 Fuzzy Models by Using Type-2 Fuzzy Sets [Text] / N. Kondratenko // Naukovi visti NTUU KPI. – 2014. – No. 6. – P. 56–61.
I. Kotsiuba, I. Skarga-Bandurova, A. Giannakoulias, M. Chaikin and A. Jevremovic. Technique for Finding and Investigating the Strongest Combinations of Cyberattacks on Smart Grid Infrastructure, 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Los Angeles, CA, USA, 2019, pp. 4265-4272, doi: 10.1109/BigData47090.2019.9006335.
T. Plėta, M. Tvaronavičienė, S. Della Casa, K. Agafonov. Cyber-attacks to critical energy infrastructure and management issues: overview of selected cases. Insights into Regional Development, 2020, 2 (3), pp. 703 - 715. URL: https://hal.science/hal-03271856/ (accessed: 08.09.2023).
Kondratenko, N.R. Fuzzy Logic Systems with the use of general type fuzzy sets [Text] / N.R. Kondratenko, S.M. Kuzemko // Naukovi visti NTUU KPI, - 2004.- No.1.- P.16-21.
Kondratenko, N. R. Investigating adequacy of interval type-2 fuzzy models in comlex objects identification problems [Text] / N. R. Kondratenko, O. O. Snihur // System Research And Information Technologies. – 2019. – NO 4. – P. 94–104.
Ilin, M., Yakobchuk, D. Reverse Engineering and Malware Analyses: Laboratory works’ manual for students of 125 «Cybersecurity», 113 «Applied Mathematics» curricula. Kyiv, NTUU «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», 2020. 117 p.
T. D. Oyetoyan, B. Milosheska, M. Grini, D. S. Cruze. Myths and Facts About Static Application Security Testing Tools: An Action Research at Telenor Digital. Agile Processes in Software Engineering and Extreme Programming 19th International Conference, XP 2018 Porto, Portugal, May 21–25, 2018 Proceedings. pp. 86-103 URL: https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/27860/1002144.pdf?sequence=1#page=98 (accessed: 08.09.2023).
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 149
