Спосіб розширення еталонної моделі взаємодії відкритих систем

Автор(и)

  • М.К. Печурін Державний університет «Київський авіаційний інститут» https://orcid.org/0000-0003-1727-7455
  • Л.П. Кондратова Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0000-0002-9170-4198
  • С.М. Печурін Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0000-0002-4098-5727

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.82.20370

Ключові слова:

БпЛА, еталонна модель, взаємодія компонентів

Анотація

Розглядається один тип авіаційних комп’ютерних систем, утворених комплексом взаємодіючих компонентів, розміщених на безпілотних літальних апаратах легкого та надлегкого класів. Пропонується спосіб зменщення ймовірності втрати ефективного, за показником вартості виробництва і експлуатації програмно - апаратного забезпечення всієї системи, що може трапитись при сумлінному використанні багаторівневої еталонної моделі взаємодії відкритих систем. Спосіб оснований на використанні методу морфологічного аналізу, для якого кількість локальних складових пропонується прирівняти кількості рівнів і підрівнів, поле пошуку розширювати по кожному рівню автономно, без урахування взаємозв’язків між рівнями, а множину повних рішень морфологічного аналізу формувати за класичною операцією прямого добутку. Отримана конструкція дозволяє визначити, наприклад – прямим перебором за допомогою інструментарія штучного інтелекту, ті елементи (ланцюжки) відображення, в яких кожному варіанту реалізації функції вищих рівниів відповідають варіанти реалізації функцій і сервісів нижніх рівнів, що обумовлює ефективність всієї системи.

Посилання

ISO/IEC. Information Technology – Open Systems Interconnection – Basic Reference Model: The Basic Model. International Standard. ISO/IEC 7498-1:1994(E). Geneva, Switzerland: ISO/IEC, 1994.

IEEE. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks: Overview and Architecture. LAN/MAN Standards Committee of the IEEE Computer Society. Approved 12 June 2014. 74 p. URL: https://pdfcoffee.com/802-2014pdf-pdf-free.html.

Pankratova N. D., Haiko H. I., Savchenko I. O. Morphological model for underground crossings of water objects. System Research & Information Technologies. 2021. № 4. P. 53–67. DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2021.4.0.

Lutsky G. M., Kondratova L. P., Pechurin S. N. Method of morphological analysis of the terminal system of the information network. System technologies. Systems of management, control and technical diagnostics. 1999. №6. P.31–33.

Pechurin N.K. et al. Comparison of means of solving aircraft control problems. Problems of informatization and management: a collection of scientific works. 2013. Iss. 1(41). P. 88–92. DOI: 10.18372/2073-4751.1.7216.

Zaychenko Y., Zaychenko H., Hamidov G. Hybrid GMDH deep learning networks – analysis, optimization and applications in forecasting at financial sphere. System research and information technologies. 2022. No. 1. P. 73–86. DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.1.06.

Holenko M. Yu. et al. Analysis of methods of object recognition and image compression during aerial photography from unmanned aerial vehicles. Технічна інженерія. 2023. Vol. 1(91). P. 146–155. DOI: 10.26642/ten-2023-1(91)-146-155.

Hagenauer J., Helbich M. A geographically weighted artificial neural network. International Journal of Geographical Information Science. 2022. Vol. 36(2). P. 215–235.

Gupta J. et al. Spatial variability aware deep neural networks (SVANN): a general approach. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2021. Vol. 12(6). P. 1–21. DOI: 10.1145/3466688.

Bodyanskiy Y., Kostiuk S. Neuron based on an adaptive fuzzy transform for modern artificial neural network models. Problems of control and informatics. 2023. Vol. 68, no. 6. P. 95–106. DOI: 10.34229/1028-0979-2023-6-7.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-08-23

Номер

Розділ

Статті