Разработка метода конфигурирования структур информационных систем для задач обработки информационных потоков экологического мониторинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат наук Расол Муртадха Наджах Расол

• Расол Муртадха Наджах Расол
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Расол Муртадха Наджах Расол

ВВЕДЕНИЕ

1. Проблемы обеспечения соответствия систем мониторинга внешней среды решаемым задачам в процессе эксплуатации

1.1. Особенности обработки информационных потоков в задачах экологического мониторинга

1.2. Анализ применимости существующих жизненных циклов разработки к задачам адаптации информационных систем мониторинга внешней среды

1.3. Анализ существующих технологий конфигурирования систем и их влияние на модель жизненного цикла

1.4. Анализ методов вовлечения пользователя в жизненный цикл разработки конфигурируемых информационных систем

1.5. Выводы

2. Разработка нового подхода к организации жизненного цикла и метода конфигурирования структуры информационных систем мониторинга внешней среды

2.1. Подход к организации жизненного цикла с вовлечением пользователя в процесс разработки

2.2. Метод конфигурирования структуры информационных систем экологического мониторинга

2.3. Теоретико-множественная модель представления конфигурации структуры информационной системы мониторинга внешней среды

2.4. Выводы

3. Методики реализации метода конфигурирования структуры информационных систем мониторинга внешней среды

3.1. Методика преобразования данных информационного потока экологического мониторинга на основе мягких вычислений

3.2. Методика подбора модулей обработки данных на основе нечеткого вывода

3.3. Методика выбора варианта конфигурации структуры информационной системы мониторинга внешней среды на основе продукций

3.4. Выводы

4. Апробация методик реализации метода конфигурирования структуры информационных систем мониторинга внешней среды

4.1. Реализация методики преобразования данных информационного потока экологического мониторинга на основе мягких вычислений

4.1.1. Разработка модуля для определения значения выборки данных мониторинга

4.1.2. Разработка модуля для стохастического регрессионного анализа

4.2. Реализация подбора модулей обработки данных на основе нечеткого вывода

4.3. Реализация методики выбора варианта конфигурации структуры информационной системы мониторинга внешней среды на основе продукций

4.4. Выводы

5. Оценка эффективности метода конфигурирования структуры

информационных систем мониторинга внешней среды

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

123

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода конфигурирования структур информационных систем для задач обработки информационных потоков экологического мониторинга»

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире информационные системы играют огромную роль. Многие рутинные операции, которые раньше выполнял человек, делегируются информационным системам. Можно с уверенностью сказать, что они начинают править миром.

Информационные процессы, независимо от их происхождения, могут иметь одинаковое описание, но поиск адекватных методов обработки информационных потоков с целью выявления в них закономерностей является актуальной задачей, результаты решения которой применяются для построения структур информационных систем (ИС). Под взаимосвязью между методом обработки информации и структурой ИС понимается то, что определенному методу обработки соответствует определенная взаимосвязь между набором модулей, из которых состоит ИС (конфигурацией структуры системы).

Существует представление о том, что определенной структуре информационной системы всегда соответствует определенный тип процесса обработки потоков информации, поэтому функциональность систем определяется типами информационных потоков. Попытка расширить функциональность систем в работе связывается с возможностью вариативного изменения структур систем. Решение данной задачи рассматривается на примере выбранного типа объекта - экологической среды. Поскольку изменение структур систем непосредственно связано с процессом проектирования систем и, по сути, адекватно формальной модели этого процесса, то можно считать, что для решения поставленной задачи необходимо изменить подход к организации жизненного цикла систем. В рамках диссертации осуществляется исследование в области решения задачи изменения функционирования информационных систем адекватно изменению информационных потоков, поступающих от объекта. Исследование выполняется на примере объектов внешней среды, их экологического

состояния [1-8]. Выбор экологической среды определяется следующими соображениями. Поскольку особое место в решении задач исследования динамики и оценки состояний внешней среды занимают автоматизированные системы мониторинга экологических параметров и системы оценки и отслеживания динамики состояний окружающей среды [1, 4, 5, 7-11], то следует отметить, что при постоянной динамике экологической ситуации является актуальной задача совершенствования средств обработки информации и обеспечения возможности экологам или экспертам в данной предметной области самостоятельно, без привлечения специалистов в области проектирования информационных систем, создавать их структуры, адекватные типу обрабатываемой информации.

Автоматизированная система экологического мониторинга [9] -сложная система, состоящая из технических и программных средств. Она обеспечивает непрерывный контроль состояний окружающей среды. В её составе можно выделить набор взаимосвязанных модулей (структуру), которая определяет возможности системы по обработке информационных потоков. В связи с тем, что существующие жизненные циклы разработки ИС предполагают оценку системы экспертом на этапе её внедрения, формируется проблема несоответствия конфигурации структуры системы актуальной задаче обработки информационного потока. Для решения этой проблемы эксперт должен иметь возможность оценить соответствие структуры до момента её разработки. Важным фактором здесь является то, что формальные методы оценки (критерии, математические модели) не применимы ввиду сложности организации системы в целом. Необходимы такие инструменты, которые позволят эксперту самостоятельно принимать решение по оценке, основываясь на личном опыте и профессиональных знаниях.

Системы автоматизированного мониторинга экологических параметров внешней среды и информационные системы для оценки и отслеживания динамики состояний среды реализуются благодаря современным достижениям в области новых информационных технологий, вычислительной

техники, а также применению знаний прагматической направленности. Системы автоматизированного мониторинга экологических параметров среды позволяют осуществлять сбор и анализ информации. Работа систем оценки параметров окружающей среды направлена на выявление необходимости решения экологических проблем с целью прогнозирования или для выявления угроз жизни и здоровья людей.

Основные задачи информационных систем экологического назначения заключаются в систематическом измерении и анализе изменяющихся данных о загрязнении внешней среды [12 - 15]. Если задачи измерения решаются относительно просто с применением современных средств измерений (датчиков) и микропроцессорных средств для сбора информации, то оценка динамики состояний внешней среды и её влияния на загрязнения местности -непростая задача. Её предлагается решать путем изменения структур ИС, что позволит осуществлять формирование информации для принятия управленческих решений с целью уменьшения негативного воздействия на окружающую среду.

Одна из ключевых задач контроля и оценки состояния экологических параметров - формирование информации для разработки программ и мероприятий охраны окружающей среды, план-графика работ по регулированию выбросов загрязняющих веществ, подготовка информации для планирования мероприятий по защите населения при чрезвычайных ситуациях и т.д. [16-18]. В связи с тем, что при неизменном наборе физических величин, определяющих состояние объекта наблюдения и содержащихся в информационном потоке, задачи и модели оценки постоянно меняются, способность адаптации системы к новым задачам выходит на первый план.

Существующая структура система автоматизированного мониторинга экологических параметров внешней среды и оценки качества окружающей среды, представленная на рис. В.1, не адекватна постоянному изменению окружающей среды, так как в ней возможности адаптации структуры систем

мониторинга под изменения перечня наблюдаемых параметров внешней среды.

Рис. В.1. Структура системы автоматизированного мониторинга экологических параметров внешней среды

Отметим, что проектирование систем автоматизированного мониторинга экологических параметров внешней среды со статической (не изменяющейся) структурой, информационно-управляющих систем экологического назначения осуществляется во многих странах мира. Это определено тем, что экология - задача мирового масштаба. К попытке создать ИС с изменяющейся структурой следует отнести объединение отдельных систем в единую информационную систему. Например, известна одна из самых развитых информационных систем мира - «ИНФОТЕРРА», которая была создана согласно решению Стокгольмской конференции ООН по окружающей человека среде. В настоящее время «ИНФОТЕРРА» -глобальная информационная система, охватывающая все аспекты охраны окружающей среды [19]. Но это работает только в том случае, когда динамика изменения климата не высокая.

В Российской Федерации были приняты законы в области экологии [20 - 22], разработаны ГОСТы [23, 24], СанПиН [25 - 27], СНиП [28 - 31] и другие регламентирующие документы, которыми руководствуются при проектировании автоматизированных систем мониторинга экологических параметров и систем оценки и прогноза изменения параметров внешней среды.

Анализ проблем мониторинга быстро изменяющихся экологических параметров и информационных систем для оценки состояний и исследования динамики параметров внешней среды, совместно с системами принятия решений позволяет определить задачи, которые должны решать вновь создаваемые системы экологического мониторинга:

- возможность экспертам предметной области самостоятельно конфигурировать структуру ИС (функциональность) под изменения перечня наблюдаемых параметров внешней среды;

- возможность давать рекомендации эксперту о том, какая структура системы адекватна экологической ситуации или формировать советующие решения для эксперта по управлению структурой системы, адекватной экологической обстановке;

- обеспечить возможность анализа экологической ситуации на основе изменяющегося перечня наблюдаемых параметров внешней среды путем применения выбранной структуры ИС (конфигурации) из модулей, внесенных в её состав разработчиками.

Анализ проблем экологического мониторинга и задач интегрированных систем экологического мониторинга показывает, что автоматизированный мониторинг экологических параметров внешней среды следует рассматривать в аспекте информационной системы, а процессы экологического мониторинга, как комплекс исследований в области теоретических, технических, программных, информационных и лингвистических аспектов обеспечения функционирования данных автоматизированных систем. В системах автоматизированного мониторинга экологических параметров внешней среды

реализуются процессы сбора экологической информации, её хранения, обработки, передачи, а затем представления и воспроизведения информации.

Таким образом, для решения многоцелевых экологических задач нужны информационно-управляющие экологические системы, содержащие подсистемы сбора и обработки информации, подсистемы моделирования процессов их проектирования и подсистемы принятия решений по изменению структур ИС [7, 8, 32] адекватных экологической ситуации. Далее подобные системы будем называть конфигурируемыми информационно-управляющими системами экологического назначения (КоИС).

КоИС экологического назначения относятся к классу больших систем, следовательно, при решении задач исследования состояний внешней среды следует применять методы системного анализа [33 - 38].

КоИС экологического назначения должны иметь в составе модули (подсистемы) принятия решений по формированию советующих решений для эксперта по управлению структурой системы. При реализации модулей принятия решений применяются модели, которые можно отнести к виду когнитивных моделей [39, 40], т.к. они основаны на знаниях экспертов, особенностях их мышления и позволяют экспериментально изучать особенности изменения состояний параметров внешней среды и экстраполировать эти изменения в конфигурирование структуры систем.

Многие параметры оценки экологического состояния внешней среды задают в виде предельно допустимых значений, допустимых отклонений от нормальных значений. Отметим, что предельные концентрации некоторых компонентов время от времени пересматриваются. Следовательно, невозможно четко указать, какие точные численные допустимые значения должны иметь параметры оценки экологического состояния среды. Также неопределенность в значения параметров вносят и измерения. Все это говорит о необходимости создания КоИС, а также о невозможности предварительного формального и/или автоматизированного исследования свойств информационных потоков. В таких системах компетентность в данном

вопросе принадлежит только эксперту, как носителю знаний о предметной области и поставленных задачах.

Формализовать априорную неопределенность выбора структур ИС при оценке параметров экологического состояния внешней среды помогают знания экспертов, т. е. следует применять методы теории нечетких множеств [41 - 45] и теории возможностей [46 - 48].

Для получения адекватной оценки качества окружающей среды необходимо знать математические модели, отображающие в динамике изменение вектора состояний среды. Известны работы, например, [4, 5, 4955], в которых рассматриваются разные математические модели для исследования состояния атмосферы, воды, почвы. Однако эти модели представляют собой сложные математические выражения, применение которых для получения адекватного описания объектов исследования ограничено множеством условий. В условиях неопределенности эти модели часто неприменимы. Поэтому в работе при формировании исходных данных для модуля принятия решения по формированию советующих решений эксперту по управлению структурой системы будут использоваться знания эксперта-эколога.

Наряду с известными математическими моделями среды предлагается применять знания экспертов и потоки данных, позволяющие перейти к моделям принятия решений, основанным на обработке экспертных знаний при задании параметров задач в виде лингвистических переменных или нечетких интервалов [56 - 69].

Реализация вышерассмотренных подходов невозможна без учёта того, как используемая структура информационной системы осуществляет те или иные методы обработки данных экологического мониторинга. Основная проблема существующих информационных систем экологического назначения - отсутствие возможности для эксперта конфигурировать ее структуру и эмпирически оценивать её пригодность до момента реализации. Это приводит к невозможности изменять метод обработки данных внешней

среды в зависимости от точек зрения на окружающую среду. Подавляющее большинство существующих систем имеют статические структуры, заточенные под конкретные (фиксированные) аспекты окружающей среды. Под аспектом понимается мнение эксперта относительно структуры модулей входящих в состав системы обработки физических данных наблюдения каким-либо методом. Известные же системы, которые позиционируются как конфигурируемые, по факту отличаются от статических только возможностью отката в состояние разработки.

Использование жестко заданных структур систем, реализующих определенные схемы аналитических вычислений, не позволяет рассматривать различные аспекты окружающей среды, что, в свою очередь, сужает возможности мониторинга экологических систем в условиях постоянно меняющихся требований и задач. На современном этапе необходима организация вариативности структур систем, которая определялась бы исходя из результатов анализа потока входных данных экспертом-экологом. В результате появляется потребность в системе с новыми аналитическими свойствами - способностью изменять свою собственную структуру в части обработки данных. Для её создания необходимо реализовать возможность эксперту изменять структуры системы путем конфигурирования связей между ее модулями.

Методы обеспечения возможности изменять структуру системы в данной области требуют привлечения инструментов системного анализа, аналитического моделирования и искусственного интеллекта. Возможности конфигурируемых информационных систем позволяют непрерывно использовать появляющиеся новые методы анализа состояния внешней среды не меняя саму систему мониторинга. Такая возможность обеспечивается за счет привлечения эксперта для оказания помощи в формировании или организации структур систем по обработке данных. Это позволяет повысить результативность анализа состояний внешней среды, поскольку за счет

привлечения эксперта в процесс разработки достигается повышение соответствия системы области решаемых задач.

В диссертационной работе разработаны подход к организации жизненного цикла систем и основанный на нем метод конфигурирования структур систем по обработке данных экологического мониторинга (КоИС), основывающийся на использовании методов и модулей поддержки принятия решений. Поскольку реализация возможности для эксперта самостоятельно конфигурировать структуры ИС имеет прямое влияние на модели жизненных циклов, то в работе исследованы модели и методы организации процессов проектирования. В результате изменены этапы жизненного цикла информационных систем с учетом специфики задач, поставленных в диссертации, а именно, участия эксперта в процессе формирования или конфигурирования структуры информационной системы. Предложена новое строение жизненного цикла информационных систем, обеспечивающее вовлечения эксперта в процесс определения структуры системы до момента её реализации, а также возможность влияния на структуру уже разработанной системы в момент её эксплуатации. Отличительной особенностью исследований в области экологического мониторинга является учет в КоИС наличия неопределенности, связанной с изменениями параметров состояний внешней среды. Поэтому для учета в структуре ИС неопределенности в части изменения набора наблюдаемых параметров внешней среды предлагается применение методологии мягких вычислений, формирующий информацию, на основе которой эксперт организует структуру процесса обработки данных в информационной системе.

Основная идея диссертационной работы заключается в следующем: Эксперт первоначальную организует структуру системы путем формирования логической последовательной связи между определенными модулями, образующих определенный процесс обработки физических данных. Поскольку задачи экологического мониторинга и прогнозирования представляют собой различные комбинации организации связи между

стандартными модулями КоИС, которые определяются актуальной задачей наблюдения, то эксперт при изменении задачи вносит изменения в структуру системы путем установления новых и/или изменения существующих связей между модулями. Каждая взаимосвязанная совокупность модулей, определенная экспертом для решения конкретной задачи, является структурой обработки данных, содержащихся в информационных потоках экологического мониторинга, и, по сути единственным вариативным элементом системы. Она также является знанием, которое может быть повторно применено в случае вновь возникающих аналогичных задач. В состав системы, таким образом, вводятся компоненты, способные накапливать подобные знания и выдавать их в виде рекомендаций для эксперта-эколога по формированию её структуры. Поскольку набор модулей, который может быть изначально предопределен при разработке системы не априори не покрывает весь спектр задач, которые будут поставлены перед системой ввиду их неопределенности, то в предложенную модель жизненного цикла внесены изменения, позволяющие эксперту формировать новые требования для разработчиков, реализующих недостающие модули. Это позволяет в пределе прийти к автоматизированному конфигурированию при накоплении достаточного набора знаний и библиотеки соответствующих модулей. Это определяет актуальность реализации идеи дать эксперту возможность самостоятельно конфигурировать структуру систем обработки данных путем комбинирования связей между модулями под определенную задачу. Важно отметить, что такая возможность характерна для отдельных классов систем, наиболее масштабным из которых являются системы экологического мониторинга, что обусловлено фиксированным перечнем входных данных, подвергаемых вариативным процедурам обработки.

Именно такой подход обосновывает необходимость обеспечить эксперту возможность конфигурирования структуры информационной системы экологического мониторинга из её модулей или, по-другому, возможность настройки экспертом-экологом структуры системы под

мониторинг изменяющихся параметров внешней среды. Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы.

Объектом исследования в диссертационной работе являются подходы к организации жизненных циклов информационных систем и методы конфигурирования структур информационных систем, а также задачи проектирования моделей и методов организации структур информационных систем на примерах контроля и оценки состояния экологических параметров внешней среды, характеризующихся фиксированным набором наблюдаемых величин и вариативным набором задач их обработки.

Целью диссертационной работы является обеспечение непрерывного соответствия информационных систем экологического мониторинга характеру решаемых задач путём разработки метода конфигурирования экспертом-экологом процесса обработки физических данных (в виде взаимосвязанной совокупности модулей КоИС) на основе нового подхода к организации жизненного цикла, позволяющего включить эксперта-эколога в процесс разработки.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Анализ существующих технологий конфигурирования структур информационных систем и их влияние на модель жизненного цикла.

2. Анализ методов вовлечения пользователя (эксперта-эколога) в жизненный цикл разработки информационных систем.

3. Разработка нового подхода к организации жизненного цикла, обеспечивающего адекватное вовлечение пользователя (эксперта-эколога) в процесс разработки и не требующее от него получение экспертизы в области технологий проектирования и программирования.

4. Разработка метода конфигурирования структур информационных систем на основе предложенного подхода к организации жизненного цикла.

5. Разработка методик, обеспечивающих формирование советующих решений эксперту по управлению структурой системы.

6. Формализация задачи выработки рекомендаций по конфигурированию структуры информационной системы экологического мониторинга.

7. Практическая апробация предложенных метода и методик.

8. Оценка эффективности предложенного метода конфигурирования структур информационных систем экологического мониторинга. Методами исследования в диссертационной работе являются методы

системного анализа, теория проектирования систем и их жизненных циклов, теория нечетких множеств, методы нечеткой логики, аппараты мягких вычислений и продукционных правил.

Методологическую основу работы составляют парадигма организации жизненного цикла разработки информационных систем (ЖЦ ИС), концепция системности, суть которой - исследование процессов конфигурирования структур систем в составе ЖЦ ИС с целью их применения в задачах исследования состояний объектов внешней среды в условиях изменяющегося набора задач обработки фиксированного набора наблюдаемых величин.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи создали предпосылки для получения новых научных результатов в области конфигурируемых систем.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

- подход к организации жизненного цикла информационных систем, отличающийся от известных вовлечением пользователя (эксперта-эколога) в процесс разработки не как консультанта или технического специалиста, а как носителя знаний, управляющего процессом создания структуры обработки данных, что позволяет обеспечить вариативность системы на этапе её эксплуатации;

- метод конфигурирования структуры информационных систем в части процессов обработки данных, реализуемых как совокупность

взаимосвязанных модулей, отличающийся от известных возможностью эмпирически оценивать её пригодность до момента реализации и использованием при выборе конфигурации знаний, накопленных при решении аналогичных задач в прошлом;

- процедура формирования советующих решений для эксперта по выбору конфигурации структуры информационной системы, отличающаяся использованием совокупности методик мягких вычислений, нечеткого вывода и продукционных правил, что позволяет учесть в процессе принятия решений данные мониторинга, мнение эксперта и опыт конфигурирования системы.

Полученные новые результаты соответствуют пункту 5 паспорта специальности в части «...новых принципов разработки и организации функционирования информационных систем и процессов, применения информационных технологий и систем в принятии решений на различных уровнях управления».

Положения, выносимые на защиту

1. Новый подход к организации жизненного цикла информационных систем.

2. Метод конфигурирования, улучшающий адекватность принимаемых решений о структуре информационных систем характеру задач по обработке данных, содержащихся в информационных потоках экологического мониторинга и характеризующих одну или несколько из предопределенных физических величин.

3. Совокупность методик мягких вычислений, нечеткого вывода и продукционных правил, позволяющих учесть в процессе принятия решений данные мониторинга, мнение эксперта и опыт конфигурирования системы

4. Теоретико-множественная модель конфигурирования модульной структуры информационных систем в области экологического мониторинга.

5. Результаты оценки эффективности метода конфигурирования информационных систем в области экологического мониторинга.

Практическая ценность результатов исследований определена их применением на предприятиях и организациях, разрабатывающих КоИС в первую очередь в области экологического мониторинга, и решающих задачи исследования состояния окружающей среды, моделирования состояния экологических объектов, составления план-графиков работ по регулированию выбросов загрязняющих веществ, планированию мероприятий по защите населения при чрезвычайных ситуациях.

Результаты работы внедрены в деятельность Центра исследований окружающей среды и метеорологии в провинции Самава (Ирак), а также в образовательный процесс при реализации дисциплины «Технологии разработки автоматизированных систем» в рамках образовательной программы магистратуры по направлению 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника».

Диссертационная работа состоит из пяти разделов, введения, заключения и приложений.

Основные результаты диссертационного исследования доложены: в материалах международной научно-практической конференции «Технологии разработки информационных систем» (Геленджик, 2019 г.); на VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Проблемы автоматизации. Региональное управление. Связь и автоматика (ПАРУСА-2019)» (Геленджик, 2020 г.); на международной научной конференции «Современные проблемы прикладной математики, информатики и механики» (Нальчик, 2020 г.); на Всероссийской научно-технической конференции с международным участием им. проф. О.Н. Пьявченко «Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2019», «КомТех-2020».

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Расол Муртадха Наджах Расол, 2021 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. М.: Гидрометеоиздат, 1984, 560 с.

2. Битюкова Р.В. Социально-экологические проблемы развития городов России. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - 448 с.

3. Гусакова Н.В. Мониторинг и охрана городской среды: Учебное пособие. - Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2009. - 150 с.

4. Маслов Н.В. Градостроительная экология. - М.: Высшая школа, 2003. - 284 с.

5. Сизов А.П. Мониторинг городских земель с элементами их охраны: Учеб. пос. / Рекомендовано Минобразования РФ для студентов вузов. - М.: 2000. - 156 с.

6. Тетиор А.Н. Городская экология: Учебное пособие для вузов. - М.: Издательский центр «Академия», 2006. - 336 с.

7. Расол М.Н., Расол Л.Н., Яссер М.Д. Задачи и назначение информационно-управляющих систем экологического мониторинга внешней сред // Технологии разработки информационных систем ТРИС-2019: материалы конференции. Том 1. - Таганрог: Издательство ЮФУ, 2019. - С. 208 - 212.

8. Расол М.Н. Анализ перспектив применения информационно-управляющих систем для исследования состояний внешней среды / Проблемы автоматизации. Региональное управление. Связь и автоматика (ПАРУСА-2019): сборник трудов VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Геленджик, 6-8 ноября): в 2 т. // Т.1. Южный федеральный университет; - Ростов-на-Дону: Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2019. -С. 134 - 136.

9. Автоматизированная система экологического мониторинга. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://diem.ru/services/

10. Экологический вестник Дона. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://xn--d1ahaoghbejbc5k.xn--p1ai/projects/19/

11. Постиндустриальные проблемы экологии Ростовской области. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://ecology-of.ru/ekologiya-regionov/postindustrialnye-problemy-ekologii-rostovskoj-oblasti/

12. Roshchupkin E. Ecological Monitoring System , Bulletin of TulSU. Earth sciences. -Tula: Publishing house of TulSU, 2011. Issue. 1. pp. 10-13.

13. Viktor T. Pyagay , Zhibek N. Sarsenovaa, Kulyanda S. Duisebekovaa, Nurzhan T. Duzbayeva, Nurtai Albanbaib Analysis and processing of environmental monitoring system , et al. / Procedia Computer Science 170 (2020) 26-33.

14. Tsverianashvili I. A. Stockholm Conference 1972 and its role in the formation of international environmental cooperation, Bulletin of the Nizhny Novgorod University. N.I. Lobachevsky, 2016, No. 1, pp. 89-94 .

15. Yanaeva M.V., Murlin A.G., Murlina V.A. forecasting methods in the information system of environmental monitoring, scientific journal KubSAU, No. 84 (10), 2012 , pp.1-13.

16. E A Zhirnova An integrated approach to environmental management, et al 2020 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 822 012007.

17. Jalpa Shah, Biswajit Mishra IoT enabled Environmental Monitoring System for Smart Cities, 2016. International Conference on Internet of Things and Applications (IOTA) Maharashtra Institute of Technology, Pune, India 22 Jan - 24 Jan, 2016, pp383-388.

18. Брушлинский Н.Н. Разработка компьютерных проектов // Информационные системы. М.: 1993.

19. Шевченко Л.Б., Лаврик О.Л., Калюжная Т.А. // Информационные ресурсы по экологии и охране окружающей среды . Экология . Серия аналитических обзоров мировой литературы , №.86 , 2007 .

20. Закон РФ «Об экологической экспертизе», 23.11.1995 г. №174-ФЗ.

21. Федеральный закон РФ «Земельный кодекс Российской Федерации», 25.10.2001 г. №136-ФЗ.

22. Закон РФ «Об охране окружающей среды», 10.01.2002 г. № 7-ФЗ.

23. ГОСТ 17.0.0.01-76. Система стандартов области охраны природы и улучшения использования природных ресурсов. Основные положения.

24. ГОСТ 17.4.3.04 Почвы. Общие требования к контролю и охране от загрязнения.

25. СанПиН 2.1.4.027-96. Питьевая вода. Гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества.

26. СанПиН 2.1.7.1038-01 «Гигиенические требования к устройству и содержанию полигонов для твердых бытовых отходов».

27. СанПиН 2.2.1/2.1.1.1031-01 «Санитарно-защитные зоны и санитарная классификация предприятий, сооружений и иных объектов». Минздрав России. - М., 2001.

28. СНиП 245-71. Строительные нормы проектирования промышленных предприятий.

29. СНиП 2.07.01-89. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.

30. СНиП 2.04.03-85. Канализация. Наружные сети и сооружения.

31. СНиП 2.01.28-85. Полигоны по обезвреживанию и захоронению токсичных промышленных отходов. Основные положения по проектированию. - М.: Госстрой СССР, 1985.

32. Расол Муртадха Наджах, Рогозов Ю.И. Структура автоматизированной системы экологического мониторинга состояний внешней среды // Технологии разработки информационных систем ТРИС-2019: материалы конференции. Том 1. - Таганрог: Издательство ЮФУ, 2019. - С. 241 - 245.

33. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. - М.: Мир, 1978. - 311 с.

34. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. - М.: Мысль, 1978. - 272 с.

35. Расол Муртадха Наджах. Системный подход к решению задач моделирования экосистем // Информатизация и связь // Информатика, вычислительная техника и управление, №5, 2019. - С. 133-135.

36. Голубков Е.П. Использование системного анализа в принятии плановых решений. - М.: Экономика, 1982. - 160 с.

37. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие. - М.: Высш. Школа, 1989. - 367 с.

38. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. - Л.: Издательство СПбГТУ, 1997. - 510 с.

39. Когнитивные образовательные модели. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://cyberleninka.ra/artide/n/kognitivnye-obrazovatelnye-modeli .

40. Идеализированные когнитивные модели Дж. Лакоффа. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://psyfactor.org/lib/polyakov8.htm

41. Zaden Д.Ф. Fuzzy sets, Information and Control, 8, P. 338 - 353, 1965.

42. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets // Journal of Cybernetics/ 1974. - V.4/ P.53-61.

43. Bentkowska U. Fuzzy Sets and Their Extensions / Studies in Fuzziness and Soft Computing, Volume 378, 2020, Pages 3 - 23.

44. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н.Аверкин, И.З.Батыршин, А.ф.Блиншун, Б.В.Силаев, Б.Н.Тарасов. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

45. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. - М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

46. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Пер. с англ. под ред. Р.Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1986. - 408с.

47. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. - Новосибирск: Издательство «Наука», сибирское отделение, 1986.

48. Дюбуа Д., Прад. А. Теория возможностей: Пер. с французского В.Б.Тарасова /Под редакцией С.А.Орловского. - М.: Радио и Связь, 1990. - 288 с.

49. Разяпов А.З., Короткова О.А., Горин В.В., Шаповалов Д.А. Аналитические методы в системах мониторинга загрязнений окружающей среды // Лабораторный журнал. - 2002. - № 2. - С.56.

50. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. - М.: Наука, 1982. - 319с.

51. Берлянд, М.Е. Прогноз и регулирование загрязнений атмосферы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 271с.

52. Матвеев Л.Т. Физика атмосферы. - Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 2000. - 779 с.

53. Ferziger J. Computational Methods for Fluid Dynamics. - Berlin: Springer, 2002. - 423 c.

54. Афонин А.А. Задачи фильтрации жидкостей в пористых средах со свободной границей. - Ростов-на-Дону: ЗАО «Ростиздат», 2008. - 160 с.

55. Родзиллер И.Д. Прогноз качества воды водоемов-приемников сточных вод. - М.: Стройиздат, 1984. - 262 с.

56. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. - 110 с.

57. Берштейн Л.С., Финаев В.И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. - Ростов н/Д.: Изд-во Рост. ун-та, 1993. - 134 с.

58. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. - Рига, Зинатне, 1982. - 256 с.

59. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. - Рига, Зинатне, 1990. -184 с.

60. Волкова В.Н. Постепенная формализация моделей принятия решений. - Санкт-Петербург: Изд-во политехн. ун-та, 2006. - 120 с.

61. Расол М.Н. Задачи и особенности моделирования экосистем / Проблемы автоматизации. Региональное управление. Связь и автоматика (ПАРУСА-2019): сборник трудов VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Геленджик, 6-8 ноября): в 2 т. // Т.1. Южный федеральный университет; - Ростов-на-Дону: Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2019. - С. 129 - 134.

62. Расол Муртадха Наджах. Информационное обеспечение для экспертной оценки состояний внешней среды. Информатизация и связь , 2020 , 71-76 с.

63. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой - М.: Наука, 1990. - 272 с.

64. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика, - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 288 с.

65. Финаев В.И. Модели принятия решений. - Таганрог: ТРТУ, 2005.

- 101 с.

66. Mizumoto M. Fuzzy sets and their operations//Inform. Control. - 1982.

- Vol. 50. - P. 160 - 174.

67. Pedrycz W. Fuzzy control and fuzzy system. 2-nd edition/ - N.Y. John Wiley and Sons, 1992. - 350 p.

68. Ralescu A.L., Ralescu D.A. Extensions of fuzzy aggregation // Fuzzy sets and systems. - 1997. - Vol. 86. - P. 321 - 330.

69. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975.

- V. 80. - P. 407 - 428.

70. Ashmore M.R., Dimitroulopoulou C. Personal exposure of children to air pollution /Atmospheric Environment 43, 2009. - PP. 128 - 141.

71. A.Y. Marocho, Alex S. Vavrinchuk, N.E. Kosyh, E.V. Pryanishnikov. Climat and malign skin tumors (research with geografic information system in Khabarovsk Krai) / Russian Open Medical Journal, 2014; 3: 0106.

72. UN-Water Wastewater management: A UN-Water Analytical Brief 2015. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.unwater.org/publications/wastewater-management-un-water-analytical-brief/

73. Расол Муртадха Наджах, Баграмян А.В., Финаев В.И. Аппаратные средства и информационное обеспечение для исследования загрязнений // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2019»: материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием им. профессора О.Н. Пьявченко; Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2019. - С. 427-434.

74. Предельно допустимая концентрации вредных веществ. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.krugosvet.ru/enc/nauka_i_tehnika/himiya/ Predelno_Dopustimaya_Kontsentratsiya_PDK_Vrednih_Veshchestv.html

75. Постановление от 30.05.2003, № 114 Министерства здравоохранения РФ. Главный государственный санитарный врач РФ. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.dioxin.ru/doc/gn2.1.6.1338-03.htm .

76. Аль-Шамки Амир Абдулкадим Оуда, Расол Муртадха Наджах, Финаев В.И. Формализация параметров измерений параметров наблюдаемых объектов / Проблемы современной системотехники // Сборник научных статей. - Таганрог: Издатель ИП Ступин С.А., 2019. - С. 31-35.

77. Расол М.Н., Пушнина И.В. Определение экологической системы методами теории систем // исследования и творческие проекты для развития и освоения проблемных и прибрежно-шельфовых зон юга России , XI Всероссийской Школы-семинара, посвященной 25-летию филиала ЮФУ в г. Геленджике Геленджик, 23-25 сентября 2020 г. С.65-68 .

78. Курс дистанционного обучения: Экономическая информатика. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.lessons-tva.info/edu/e-inf1/inf1-1-2.html .

79. Rogozov Yu. I. Paradigma smyslovogo proyektirovaniya sistemnykh obyektov //Trudy ISA RAN. - 2017. - Vol. 67. -Num 3-2017. - P. 41.50.

80. Standish Group 2015 Chaos Report - Q&A with Jennifer Lynch, URL : https://www.infoq.com/articles/standish-chaos-2015 .

81. Bloch M., Blumberg S., Laartz J. Delivering large-scale IT projects on time, on budget, and on value //Harvard Business Review. - 2012. - P. 2-7.

82. Arsenova E. V., Sokolova T. Yu. Creating value together with the consumer in the B2B market //Strategic decisions and risk management. - 2017. -Num. 3 (102).

83. Vichugova A. Stages, methods and tools for customization information systems , Journal Of Applied Informatics. VOL. 10. № 3 (57). 2015. -pp. 88-99.

84. Parfenova S.S., Norkin O.R., Hovanskov S.A. Practice of applying a system approach in evaluating complex systems // LAP Lambert Academic Publishing GmbH & Co, Saarbrücken, Germany, ISBN 978-3-659-39812-4, 2015. -84 pp.

85. Rahimi B., Safdari R., Jebraeily M. Development of hospital information systems: User participation and factors affecting it //Acta Informatica Medica. - 2014. - Vol. 22. - Num. 6. - P. 398.

86. Vichugova A.A. Stages, methods and means of configuring information systems, applied informatics / journal of applied informatics , Vol. 10. No. 3 (57). 2015 .

87. Rossi C. et al. A tool for user-guided database application development //Automatic Design of XML Models using CBD Proceedings of the Fifth International Conference on Software and Data Technologies, ICSOFT. - 2010. -Vol. 2. - P. 195-200.

88. Fischer G., Giaccardi E. Meta-design: A framework for the future of end-user development //End user development. - Springer, Dordrecht, 2006. - P. 427-457 .

89. Costabile M. F. et al. Visual interactive systems for end-user development: a model-based design methodology //IEEE transactions on systems, man, and cybernetics-part a: systems and humans. - 2007. - Vol. 37. - Num. 6. - P. 1029-1046 .

90. Morten Hertzum , Jesper Simonsen Configuring Information Systems and Work Practices for Each Other: What Competences Are Needed Locally? International Journal of Human-Computer Studies vol. 122 (2019), pp. 242-255. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2018.10.006 .

91. Fowler M. et al. The agile manifesto //Software Development. - 2001. - Vol. 9. - Num. 8. - P. 28-35 .

92. Botov D. S. Review of modern tools for creating and supporting domain specific programming languages //Bulletin of the South Ural State University. Series: Computer technologies, management, radioelectronics. - 2013. - Vol. 13. -Num. 1.

93. Asif Qumer Gill, Eng Chew Configuration information system architecture: Insights from applied action design research, Information & Management 56 (2019). pp. 507-525.

94. Ivanova V. et al. Domain-specific languages for embedded systems portable software development //Proceedings of 16th Conference of Open Innovations Association FRUCT. - IEEE, 2014. - P. 24-30 .

95. Bikmullina I. I. Automation of UML model synthesis in the software development process // Innovative technologies and processes, 2015, pp. 142-146 .

96. Lapshin V. S. Development of translation mechanisms for software models presented in the Matlab environment format // Mathematical methods of image recognition. - 2017. - Vol. 18. - Num. 1. - pp. 198-199 .

97. Luger G. F. Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving. - Pearson education, 2005.

98. Deeptimahanti D. K., Sanyal R. Semi-automatic generation of UML models from natural language requirements //Proceedings of the 4th India Software Engineering Conference. - 2011. - P. 165-174 .

99. Dervin B. Sense-making theory and practice: an overview of user interests in knowledge seeking and use //Journal of knowledge management. - 1998. - Vol. 2. - Num. 2. - P. 36-46 .

100. Cheuk B., Dervin B. Leadership 2.0 in Action: a Journey from Knowledge Management to" Knowledging" //Knowledge Management & E-Learning: An International Journal. - 2011. - Vol. 3. - Num. 2. - P. 119-138 .

101. Murtadha N. Rasol , Oleg R. Norkin . An approach to organizing the configuration of information management systems for environmental monitoring // Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, Vol.12 No. 11 (2021), pp. 2561- 2568.

102. Kucherov, S., Rogozov, Y., Sviridov, A., Rasol, M. Approach to data warehousing in configurable information systems based on action abstraction // Communications in Computer and Information Science, 2015, 535, pp. 139-148 .

103. Методология мягких систем (ММС, soft system methodology) П. Чекленда. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://studme.org/64357/ menedzhment/metodologiya_myagkih_sistem_soft_system_methodology_cheklen da

104. Финаев В.И. Планирование экспериментов и обработка экспериментальных данных: Учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2013. - 92 с.

105. Вентцель E.C., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные приложения. - М.: ACADEMA, 2003. - 480 с.

106. Cмиpнов Б.Я., Дунин-Баpковcкий И.В. Краткий курc математической статистики для технических предложений. — М: Физматгиз, 1969. - 512 с.

107. Расол М. Н., Пушнина И.В.. Линейная модель регрессионного анализа с нечеткими интервалами в экосистемах . Современные проблемы

прикладной математики, информатики и механики // сборник трудов международной научной конференции , Том II , Нальчик - 2020г. 20-24 с.

108. Финаев В.И., Павленко Е.Н., Заргарян Е.В. Аналитические и имитационные модели: Учебное пособие. - Таганрог: Изд-во Технологического института ЮФУ, 2007. - 310 с.

109. Липко Ю.Ю. Разработка и исследование моделей принятия решений и систем искусственного интеллекта для кредитных организаций / Л.Ю. Липко // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.17. - Таганрог, Ростов на-Дону. Библиотека ЮФУ, 2003.

110. Расол Муртадха Наджах. Программный модуль для решения задач стохастического регрессионного анализа // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении, «КомТех-2020»: материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием имени профессора О.Н. Пьявченко; Южный федеральный университет. -Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2020. - С. 82-88.

111. Расол М.Н. Информационное обеспечение для принятия решений в условиях неопределенности // Вестник современных исследований, 1-2(31), - Омск, 2020. - С. 29-33.

112. Расол М.Н. Подход к формализации неопределенности в информационных системах экологического назначение // технологии разработки информационных систем трис-2020 Таганрог, 05-10 октября 2020 г , С.212-214 .

113. Расол М.Н. Программный модуль для анализа свойств случайных процессов // Современные проблемы прикладной математики, информатики и механики // Сборник трудов международной научной конференции, Том II, -Нальчик, 2020. - С. 15-20.

114. Расол Муртадха Наджах. Программный модуль для определения выборки для анализа случайных процессов // Компьютерные и

информационные технологии в науке, инженерии и управлении, «КомТех-2020»: материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием имени профессора О.Н. Пьявченко; Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2020. - С. 88-91.

115. Расол М.Н. Информационное обеспечение для комплексной оценки состояния экологической систем // исследования и творческие проекты для развития и освоения проблемных и прибрежно-шельфовых зон юга России , XI Всероссийской Школы-семинара, посвященной 25-летию филиала ЮФУ в г. Геленджике Геленджик, 23-25 сентября 2020 г. С. 249-254 .

116. Zadeh Lotfi A., Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing / Communications of the ACM, Vol. 37 No. 3, March 1994. 77 - 84.

117. Ульянов С., Литвинцева Л., Добрынин В, Мишин А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. 1-е изд. - М: PronetLabs, 2011. - 406 с.

118. Леоненков, А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH [Текст] / А.В. Леоненков // - СПб.: БХВ - Петербург, 2005. - 736 с.

119. Mamdani, E.H. Aррliсation of fuzzy log^ to aррroхimate reasoning using linguistiс synthesis ^х^ / E.H Mamdani; IEEE Transadions on Comрuters, vol.26, no. 12, 1977, рр.1182 - 1191.

120. Mamdani, E.H. Adva^es in the linguistiс synthesis of fuzzy ^nti-ollers ^х^ / E.H Mamdani. // International Journal of Man-Marine Studies, 1976, vol.8, рр. 669 - 678.

121. Поспелов, Д.А. Продукционные модели [Текст] / Д.А. Поспелов // - В кн. Искусственный интеллект. - В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник; под ред. Поспелова Д.А. - М.: Радио и связь, 1990. С. 49 - 56.

122. Мидзумото, М. Нечёткая логика и нечёткие выводы [Текст] / М. Мидзумото // Сури кагаку, 1987. - Т. 284, N 2. - С. 10 - 18.

123. Ярушкин, Н.Г. Основы теории нечётких и гибридных систем [Текст]: учебное пособие / Н.Г. Ярушкин // - М.: Финансы и статистика, 2004.

- 322 с. - 4000 экз. - ISBN 5-279-02776-6.

124. Штовба С.Д. Проектирование нечётких систем средствами Matlab.

- М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 279 С.

125. Ross T.J. Fuzzy logic with engineering applications / McGraw-Hill, 1995. - 600 p.

126. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control / Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol.15, № 1, 1985. - PP. 116 - 132.

127. Макаров С.С., Жидкова Т.З., Косенко Е.Ю., Зиборов М.В., Финаев В.И. Моделирование и информационное обеспечение медицинских учреждений. - Москва, Изд-во Московского государственного университета печати, 2005. - 210 с.

128. Берштейн Л.С., Карелин В.П., Целых А.Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. - Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 1999. - 278 с.

Акт внедрения результатов работы

Перевод с арабского языка

Республика Ирак

Министерство окружающей среды

Номер: 230 Дата: 23.03.2021 г.

Печать:

Республика Ирак

Центр экологических исследований и метеорологии

Центр экологических исследований и метеорологии

В диссертационный совет ЮФУ 05.04 при Федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего образования (Южный Федеральный Университет)

Акт

о внедрении результатов диссертационного исследования

Основные результаты диссертационного исследования Муртадха Наджах Расол на тему «Разработка метода конфигурирования структур информационных систем для задач обработки информационных потоков экологического мониторинга» (метод конфигурирования структур информационных систем и методики формирования консалтинга для эксперта -конфигуратора) использованы на предприятии Центр исследований окружающей среды и метеорологии в иракской провинции Самава в процессе разработки информационной системы с целью оценки уровня опустынивания в провинции Самава.

Полученные в диссертационном исследовании результаты позволили на 15 % повысить эффективность деятельности по автоматизации бизнес-процессов компании. В процессе использования системы, полученной на основе метода конфигурирования структур информационных систем, достигнуто снижение уровня'замечаний со стороны пользователей, вовлеченных в процесс разработки и самостоятельно формирующих требования.

Внедрение основных результатов работы Муртадха Наджах Расол позволило достичь экономического эффекта в размере 7500$.

Код модуля определения выборки для анализа случайных процессов clc

clear all

close force all

PA=0.7;

PB=0.3;

N=100;

KA=0;

KB=0;

%-----Рассчитать значение PA------

for indx=0:1:N indx;

x=rand(10); [G F]=size(x); for i=1:G for j=1:F if x(i,j)<PA KA=KA+1; else

KB=KB+1;

end

end

end

end

PA=KA/(KA+KB)

%------таблица EPSILON---------

E1=0:0.1:3.9;

E2=0:1:9;

E2=E2/100;

%------Рассчитать значение NN для всех значение таблицы распределения Х—

M=dlmread('without.txt');

[N_MM M_MM]=size(M); %-—

for idx=1:N_MM for jdx=1:M_MM

E(idx,j dx)=E1(idx)+E2(j dx);

NN(idx,j dx)=(M(idx,j dx).A2)*(PA*(1-PA))/((E(idx,j dx))A2);

end end

%-----Рассчитать значение NN для каждого значения EPSILON в отдельности--

xvalueone = 'enter a value for EPCILON ='; EPCILON = input(xvalueone);

for idx=1:N_MM for jdx=1:M_MM if E(idx,jdx)==EPCILON ; NN_split=NN(idx,jdx);

end end end

Код модуля для решения задач стохастического регрессионного

анализа

clc

clear all close force all

%—исходная матрица а 8*8 где сумма каждое строка равно 1-----

a =[0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156; 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156 0.0156]

%—наблюдения за рост величина по диагоналям (главная диагональ) a(1,1)=a(1,1)-0.0008

a(8,8)=a(8,8)+a(1,1) a(1,1)=0.0008

a(2,2)=a(2,2)-0.0010 a(7,7)=a(7,7)+a(2,2) a(2,2)=0.0010

a(3,3)=a(3,3)-0.0012 a(6,6)=a(6,6)+a(3,3) a(3,3)=0.0012

a(4,4)=a(4,4)-0.0014 a(5,5)=a(5,5)+a(4,4) a(4,4)=0.0014

%--- вторая диагональ—

а(2,1)=а(2,1)-0.0007 а(8,7)=а(8,7)+а(2,1) а(2,1)=0.0007

а(3,2)=а(3,2)-0.0009 а(7,6)=а(7,6)+а(3,2) а(3,2)=0.0009

а(4,3)=а(4,3)-0.0011 а(6,5)=а(6,5)+а(4,3) а(4,3)=0.0011

%--- третья диагональ— а(3,1)=а(3,1)-0.0006 а(8,6)=а(8,6)+а(3,1) а(3,1)=0.0006

а(4,2)=а(4,2)-0.0008 а(7,5)=а(7,5)+а(4,2) а(4,2)=0.0008

а(5,3)=а(5,3)-0.0010 а(6,4)=а(6,4)+а(5,3) а(5,3)=0.0010

%--- четвертая диагональ— а(4,1)=а(4,1)-0.0005 а(8,5)=а(8,5)+а(4,1) а(4,1)=0.0005

а(5,2)=а(5,2)-0.0007 а(7,4)=а(7,4)+а(5,2) а(5,2)=0.0007

%--- пятая диагональ— а(5,1)=а(5,1)-0.0004 а(8,4)=а(8,4)+а(5,1) а(5,1)=0.0004

а(6,2)=а(6,2)-0.0006

а(7,3)=а(7,3)+а(6,2)

а(6,2)=0.0006

%--- шестая диагональ—

а(6,1)=а(6,1)-0.0003 а(8,3)=а(8,3)+а(6,1) а(6,1)=0.0003

%--- седьмая диагональ— а(7,1)=а(7,1)-0.0002 а(8,2)=а(8,2)+а(7,1) а(7,1)=0.0002

%--- вторая стадия----

а(1,2)=а(1,2)-0.0010 а(7,8)=а(7,8)+а(1,2) а(1,2)=0.0010

а(2,3)=а(2,3)-0.0012 а(6,7)=а(6,7)+а(2,3) а(2,3)=0.0012;

а(3,4)=а(3,4)-0.0014 а(5,6)=а(5,6)+а(3,4) а(3,4)=0.0014

%--- третья стадия----

а(1,3)=а(1,3)-0.0012 а(6,8)=а(6,8)+а(1,3)

а(1,3)=0.0012

а(2,4)=а(2,4)-0.0014 а(5,7)=а(5,7)+а(2,4) а(2,4)=0.0014

а(3,5)=а(3,5)-0.0016

а(4,6)=а(4,6)+а(3,5)

а(3,5)=0.0016

%--- четвертая стадия—

а(1,4)=а(1,4)-0.0014

а(5,8)=а(5,8)+а(1,4)

а(1,4)=0.0014

а(2,5)=а(2,5)-0.0016 а(4,7)=а(4,7)+а(2,5) а(2,5)=0.0016

%--- пятая стадия— а(1,5)=а(1,5)-0.0016 а(4,8)=а(4,8)+а(1,5) а(1,5)=0.0016

а(2,6)=а(2,6)-0.0018

а(3,7)=а(3,7)+а(2,6)

а(2,6)=0.0018

%--- шестая стадия—

а(1,6)=а(1,6)-0.0018

а(3,8)=а(3,8)+а(1,6)

а(1,6)=0.0018

%--- седьмая стадия—

а(1,7)=а(1,7)-0.0020

а(2,8)=а(2,8)+а(1,7)

а(1,7)=0.0020

%— стохастический регрессионный анализ-

M=[];

for i =1:8

D=[]; F=[]; sumP=0; sumM=0; for j =1:8

i j

s=G*a(ij))

ss=(a(i,j)) D=[D s] F=[F ss]

sumP=(sum(D(j ))+sumP)

sumM=(sum(F(j))+sumM)

M(i,j)=sumP/sumM

end

figure(i) end

123

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

Код модуля принятия решений относительно состояния внешней среды [System]

Name-Оценка стадии опустынивания местности'

Type-'mamdani'

Version=2.0

NumInputs=4

NumOutputs=1

NumRules=0

AndMethod-'min'

OrMethod-'max'

ImpMethod-'min'

AggMethod-'max'

DefuzzMethod-' centroi d'

[Input 1]

Name='Деградация_растительности'

Range-[0 1]

NumMFs-3

MF1-'mf1':'trimf,[-0.416666666666667 0 0.416666666666667] MF2-mf2':'trimf,[0.0833333333333333 0.5 0.916666666666667] MF3-'mf3':'trimf,[0.583333333333333 1 1.41666666666667]

[Input2]

Name='Ветровая_эрозия' Range-[0 1] NumMFs-3

MF1-'mf1':'trimf,[-0.416666666666667 0 0.416666666666667] MF2-'mf2':'trimf,[0.0833333333333333 0.5 0.916666666666667] MF3-'mf3':'trimf,[0.583333333333333 1 1.41666666666667]

[Input3]

Name='Засоление_земель' Range-[0 1]

NumMFs=3

MF1='mf1':'trimf,[-0.416666666666667 0 0.416666666666667] MF2-mf2':'trimf,[0.0833333333333333 0.5 0.916666666666667] MF3='mf3':'trimf,[0.583333333333333 1 1.41666666666667]

[Input4]

Name='nogTon^eHHe_3eMe^b'

Range=[0 1]

NumMFs=3

MF1='mf1':'trimf,[-0.416666666666667 0 0.416666666666667] MF2='mf2':'trimf,[0.0833333333333333 0.5 0.916666666666667] MF3-mf3':'trimf,[0.583333333333333 1 1.41666666666667]

[Output1] Name='output1' Range=[0 1] NumMFs=3

MF1='mf1':'trimf,[-0.416666666666667 0 0.416666666666667] MF2-mf2':'trimf,[0.0833333333333333 0.5 0.916666666666667] MF3='mf3':'trimf,[0.583333333333333 1 1.41666666666667]

[Rules]