Формирование объяснимой интеллектуальной модели на основе иерархической нечеткой продукционной системы для анализа состояния участков взлетно-посадочной полосы - Александр Александрович Сорокин; Денис Викторович Диденко (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2025)
В рамках исследований предложена объяснимая интеллектуальная модель, формирующая оценки состояния участков взлетно-посадочной полосы (ВПП), и выполняющая их классификацию по стоянию. В качестве основы для модели выбраны положения теории нечетких множеств, которые позволяют реализовать нечеткие продукционные системы (НПС) для формирования оценок объектов анализа в условиях, когда параметры, характеризующие состояние объекта, имеют различные единицы измерения и уровень влияния на итоговый результат. Возможности НПС позволяют распределять по классам состояния элементы анализируемого множества объектов. Важным свойством НПС является возможность объяснения причин формирования определенной оценки. В качестве набора параметров, используемых для оценки участка ВПП, использованы характеристики годности, предусматриваемые Федеральными авиационными правилами (ФАП 262). Предлагаемая модель агрегирует одиннадцать параметров. Учитывая количество параметров, сама модель реализована в виде каскадной иерархической НПС. В результате экспериментов показано, что модель обладает высокой чувствительностью к изменению значений оцениваемых параметров в области «скорее плохих», «плохих» или «аварийных» значений. Формирование «низкой» итоговой оценки и соотнесение объекта анализа с «плохими» классами состояния происходит в т.ч., когда «плохое» значение появляется хотя бы у одного из учитываемых параметров. Такое свойство ценно тем, что в ФАП 262 предусматривается принятие решения о негодности ВПП в т.ч. когда хотя бы у одного из параметров значение вышло за границы годности. Модель справилась с распределением объектов анализа по классам состояния в случаях, когда на входы подавались кортежи с различными комбинациями значений учитываемых параметров. Массивы промежуточных значений позволили последовательно выявить переменные, которые влияли на формирование низкой выходной оценки. Возможность корректировать различные значения входных параметров позволило определить возможные варианты управляющих воздействий для перевода исследуемого объекта анализа в более «высокий» класс состояния.