Математическая модель информационной оценки приращения риска и управление безопасностью социотехнических систем

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
социотехническая система, оценка информационного риска, байесовский риск, робастное интеллектуальное управление sociotechnical system, an estimation of information risk, bayesian risk, robust intelligent control

Основное содержимое статьи

С. В. Ульянов
PronetLabs, Москва
О. Ю. Тятюшкина
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления, Дубна

Аннотация

Описаны источники возникновения неопределенностей при управлении социотехническими системами. Рассмотрена математическая модель оценки приращения информационного риска для указанных условий функционирования социотехнических систем, приведены информационные оценки для риска в задачах обработки больших массивов информации и учета в продукционных правилах интеллектуального управления.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Ульянов, С.В. и Тятюшкина, О.Ю. 2021. Математическая модель информационной оценки приращения риска и управление безопасностью социотехнических систем. Системный анализ в науке и образовании. 2 (сен. 2021), 136–161.
Выпуск
№ 2 (2011): №2 (2011)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Караткевич С.Г., Добрынин В.Н., Ульянов С.В. Интеллектуальное управление социотехническими системами. – М.: ВНИИ Геосистем. – 2011.

Петров Б.Н., Уланов Г.М., Ульянов С.В., Хазен Э.М. Информационно-семантические пролемы в процессах управления и организации. – М.: Наука. – 1977.

Петров Б.Н., Уланов Г.М., Гольденблат И.И., Ульянов С.В. Теория моделей процессов управления: Термодинамические и информационные аспекты. – М.: Наука. – 1978.

Ульянов С.В. Модели квантово-релятивистских нечетких логик в интеллектуальных системах // Труды второй Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту. – М.: ВЦ АН СССР, 1990. – Т.2. – С. 170-173.

Ulyanov S.V., Litvintseva L.V., Ulyanov S.S., Quantum information and quantum computational intelligence: Quantum optimal control and quantum filtering - Stability, robustness, and self-organization models in nanotechnologies. – Milan: Note del Polo (Ricerca), Universita degli Studia di Milano, 2005. – Vol. 82.

Мишин А.А., Добрынин В.Н., Литвинцева Л.В. Технология мягких вычислений в проектировании интеллектуальных систем управления // ППС, 2010. – № 1.

Литвинцева Л.В., Ульянов С.В. Интеллектуальные системы управления. Ч. I. // Изв. РАН. ТиСУ, 2009. – № 6.

Караткевич С.Г., Литвинцева Л.В., Ульянов С.В. Интеллектуальные системы управления. Ч. II. // Изв. РАН. ТиСУ, 2010. – № 6.

Литвинцева Л.В., Ульянов С.В., Ульянов С.С. Квантовый нечеткий вывод для создания баз знаний в робастных интеллектуальных регуляторах // Изв. РАН. ТиСУ, 2007. – № 6.

Минзов А.С., Шевяхов М.Ю. Некоторые подходы к оценке информационного риска с использованием нечетких множеств // Системный Анализ в Науке и Образовании: электрон. науч. журнал. – 2011. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/19.