Применение непозиционного представления информации в системах контроля состояния природной среды

от

Д.В. Моисеев1, Н.Е. Сапожников2

 1Севастопольский государственный университет, РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33

2Черноморское высшее ордена Красной Звезды военно-морское училище им. П.С. Нахимова, РФ, г. Севастополь, ул. Дыбенко, д. 1а

E-mail: dmitriymoiseev@mail.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2021-3-89-97

УДК 004.56                                                                                                                           

Реферат:

   Состояние окружающей среды это неотъемлемый, ключевой компонент обобщенной категории качества жизни населения, в связи с этим, возникает объективная потребность разработки методов и средств, предназначенных для реализации системы непрерывного мониторинга ключевых показателей окружающей среды.

   Стремление к улучшению энергетической эффективности и универсальности устройств информационно-управляющих систем приводит к усложнению вычислительных алгоритмов, обострению проблемы аппаратурных затрат, быстродействия и точности и повышению требований к отказоустойчивости устройств и помехоустойчивости каналов связи при передаче данных.

   В общем виде суть стохастического или вероятностного преобразования информации в непозиционное вероятностное отображение заключается в том, что любому значению преобразуемой величины можно привести в соответствие некоторую вероятность – вероятность того, что значение преобразуемой величины будет больше величины, сгенерированной случайным образом внутри диапазона изменения преобразуемой величины.

   Развитие современных, а также создание перспективных информационных систем требует создания единой архитектуры, с унифицированным аппаратным и программным обеспечением на базе комплексной интеграции не только на техническом, но и на функциональном уровне входящих в состав природно-технических информационных систем компонент. Реализация приведённой структуры приводит к многократному увеличению объемов вычислений над массивами данных большой разрядности, проводимых в реальном масштабе времени, усложнению вычислительных алгоритмов. Вследствие этого возникают острые противоречия между аппаратными затратами, быстродействием, точностью и отказоустойчивостью. Работа просвещена формированию методологии вероятностного представления и преобразования информации и разработка на её основе методик, методов и алгоритмов синтеза устройств вычислительной техники и компонент для перспективных и существующих информационных систем, построенных на отечественной элементной базе, которая становится эффективным и высокотехнологическим средством преодоления указанных противоречий.

Ключевые слова: вероятностная форма представления и преобразования информации, вероятностное отображение, вероятностный процессор, непозиционное представление, информационно-управляющая система.

Для цитирования: Моисеев Д.В., Сапожников Н.Е. Применение непозиционного представления информации в системах контроля состояния природной среды // Системы контроля окружающей среды. 2021. Вып. 3 (45). C. 89-97.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Моисеев Д.В. Мультивариантный многоканальный программно-измерительный комплекс обнаружения аномальных состояний природно-технических объектов и систем // Системы контроля окружающей среды. 2021. № 2 (44). C. 119–130. DOI: 33075/2220-5861-2021-2-119-130
  2. Гайский В.А., Гайский П.В. Многомерный гармонический анализ при измерениях полей морской среды // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС, 2019. № 4 (38). С. 33–42. DOI: 10.33075/2220-5861-2019-4-33-42
  3. Лебедев Е.К., Галанина Н.А. Сравнительный анализ позиционной и непозиционной обработки информации сигнальными процессорами // Динамика нелинейных дискретных электротехни-ческих и электронных систем: материалы V Всерос. науч. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2003. С. 193–196.
  4. Дзегеленок И.И., Оцоков Ш.А. Алгебраизация числовых представлений в обеспечении высокоточных суперкомпьютерных вычислений // Вестник МЭИ. № 3. С. 107–116.
  5. Моисеев Д.В., Сапожников Н.Е., Чужикова-Проскурнина О.Д. Сравнение различных форм непозиционного вероятностного отображения информации // Системы контроля окружающей среды. № 4 (24). С. 66–73.
  6. Moiseev D. Methodology of Probabilistic Representation and Transformation of Information // 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), 2019, P. 1-5. DOI: 10.1109/FarEastCon.2019.8934304
  7. Сапожников Н.Е., Моисеев Д.В. Патент на полезную модель № 171033 U1 Российская Федерация, МПК G06F 19/00. Параллельный вероятностный сумматор: № 2017100704: заявл. 10.01.2017: опубл. 17.05.2017; заявитель Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Черноморское высшее военно-морское ордена Красной Звезды училище имени П.С. Нахимова» Министерства обороны Российской Федерации.
  8. Моисеев Д.В. Вероятностное представление информации в экологическом мониторинге // Экологическая, промышленная и энергетическая безопасность – 2018: сборник статей по материалам междунар. науч.-практ. конф., Севастополь, 24–27 сентября 2018 г. / под ред. Л.И. Лукиной, Н.А. Бежина, Н.В. Ляминой. Севастополь: ФГАОУ ВО Севастопольский гос. университет, 2018. С. 821–823.
  9. Моисеев Д.В., Чужикова-Проскурнина О.Д. Вероятностное устройство вычисления спектральной плотности сигнала // Автоматизация и приборостроение: проблемы, решения: материалы Междунар. науч.-техн. конф., Севастополь, 11–15 сентября 2017 г. / науч. ред. В.Я. Копп. Севастополь: ФГАОУ ВО Севастопольский гос. университет, 2017. С. 151–152.

Loading