Методы анализа данных для применения в системах интеллектуальной поддержки решения задач обработки данных мониторинга химически опасных объектов

Авторы

  • И. М. Янников ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • М. В. Телегина ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • Р. А. Галиакберов ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-2-114-122

Ключевые слова:

методы обработки информации, методы мониторинга загрязнений, комплексность, количественный анализ, качественный анализ, интеллектуальные методы, пространственный анализ, геоинформационный анализ

Аннотация

Статья посвящена вопросам анализа методов обработки данных мониторинга загрязнений потенциально, в первую очередь, химически опасных объектов. Поскольку мониторинг химически опасных объектов имеет свою специфику, в статье приведены основные цели и принципы проведения указанного мониторинга, особенности получаемых данных и требования к методам проведения исследований, которые необходимо учитывать при организации их сбора, обработки и хранения. В целях единого понимания положений работы проведена систематизация методов обработки информации, дана их краткая характеристика. Для более наглядного представления приведено графическое представление методов качественного, количественного и геоинформационного анализа, интеллектуального анализа методов обработки с использованием пространственного аспекта. На основе проведенного аналитического обзора сформулированы преимущества и недостатки рассмотренных групп методов, проведена их приоритизация применительно к специфике обработки данных мониторинга химически опасных объектов. Общие выводы по статье учитывают результаты проведенных авторами исследований по обработке данных мониторинга загрязнений химически опасных объектов. Показано, что использование вышеуказанных методов позволит разработать системы поддержки решения задач обработки мониторинговой информации, способные оперативно обработать большие объемы данных с сохранением высокой точности результатов.

Биографии авторов

И. М. Янников, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

доктор технических наук, профессор

М. В. Телегина, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «АСОИУ»

Р. А. Галиакберов, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

аспирант кафедры «Приборы и методы измерений, контроля, диагностики»

Библиографические ссылки

Экологический мониторинг опасных производственных объектов: опыт создания и перспективы развития (на примере систем экологического контроля и мониторинга объектов по уничтожению химического оружия) / В. П. Капашин, Н. Г. Кутьин, В. В. Мартынов, М. В. Ферезанова, В. Н. Чупис ; под общ. ред. В. Н. Чуписа. М. : Научная книга, 2010. - 526 с. : ил.

Янников И. М. Методы и системы автоматизации обработки результатов биологического мониторинга потенциально опасных объектов : монография. Самара : Изд-во СамНЦ РАН, 2020. 486 с.

Горшков М. В. Экологический мониторинг : учеб. пособие. Владивосток : Изд-во ТГЭУ, 2010. 313 с.

Поручиков М. А. Анализ данных : [учеб. пособие]. Самара : Изд-во Самарского университета, 2016. 88 с.

Статистические типы данных, используемые в машинном обучении. - URL: https://yandex.ru/turbo/ nuancesprog.ru/s/p/9713 (дата обращения: 27.02.2021).

Страусс А., Кобрин Д. Основы качественного исследования: обоснованная теория, процедура техники. М. : Эдториал, УРСС, 2001.

Киблицкая М. В., Масалков И. К. Методология и дизайн исследования в стиле кейс стади. М. : Изд-во Международного университета бизнеса и управления, 2003. 287 с.

Семенова В. В. Качественные методы. М. : Добросвет, 1998.

Кузнецов О. П. Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций. URL: http://posp.raai.org/ data/posp2005/ Kuznetsov/ kuznetsov.html (дата обращения: 28.02.2021).

Кишинская В. С. Качественные данные и методы социологического исследования // Петербургская социология сегодня. 2011. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kachestvennye-dannye-i-metody-sotsiologicheskogo-issledovaniya (дата обращения: 28.02.2021).

Страус А., Корбин Дж. Основы качественного исследования. Обоснованная теория: процедуры и техники / пер. с англ. Т. С. Васильева. 2-е изд., стереот. М. : КомКнига, 2007.

Фоменков А. И. Основные подходы в современной практике анализа данных, полученных в качественном социологическом исследовании. URL: https://smolsoc.ru/index.php/home/2009-12-24-13-38-54/30-2010-08-30-11-30-31/1096-2011-02-06-03-27-28.

Шорохова И. С., Кисляк Н. В., Мариев О. С. Статистические методы анализа : [учеб. пособие] / Министерство образования и науки Российской Федерации, Уральский федеральный университет. Екатеринбург : Изд-во Уральского университета, 2015. 300 с.

Ершова Е. А. Методы статистического анализа // European research. 2016. № 12. С. 27-29.

Полякова В. В., Шаброва Н. В. Основы теории статистики : [учеб. пособие] / М-во образования и науки Рос. Федерации, Уральский федеральный университет. 2-е изд., испр. и доп. Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2015. 148 с.

Демин С. Е., Демина Е. Л. Математическая статистика: учебно-методическое пособие / Министерство образования и науки Российской Федерации; ФГАОУ ВО «УрФУ им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Нижнетагильский технологический институт (филиал). Нижний Тагил: НТИ (филиал) УрФУ, 2016. 284 с.

Бугель Н. В., Булавчик В. Г. Правовая статистика : учеб. пособие для курсантов и слушателей образовательных учреждений МВД России. М. : ЦОКР МВД России, 2010. 272 с.

Шанченко Н. И. Общая статистика. Лабораторный практикум : учеб. пособие. Ульяновск : УлГТУ, 2013. 114 с.

Корреляционный и регрессионный анализ: [методическое пособие для самоподготовки] / Н. В. Нигей; М-во образования и науки Рос. Федерации, Амурская государственная медицинская академия. Благовещенск.

Тарновская Л. И. Статистика : [учеб. пособие]. Томск : Изд-во ТПУ, 2008. 248 с.

Певченко С. С. Методы интеллектуального анализа данных // Молодой ученый. 2015. № 13 (93). С. 167-169. URL: https://moluch.ru/archive/ 93/20875/ (дата обращения: 08.03.2021).

Храмов А. Г. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных: [учеб. пособие]. Самара : Изд-во Самарского университета, 2019. 176 с.

Мусаев, А. А. Интеллектуальный анализ данных : [учеб. пособие]. СПб. : СПбГТИ(ТУ), 2018.56 с.

Телегина М. В., Янников И. М., Габричидзе Т. Г. Методы и алгоритмы оценки воздействия потенциально опасных объектов на окружающую среду : монография. Самара : Изд-во Самарского НЦ РАН, 2011. 152 с.

Чубкова И. А. DATA. URL: https://portal.tpu.ru/departments/kafedra/vt/Disciplines_VT/Data_storehouses/FilesTab/Tab/lections20data20mining.pdf (дата обращения: 08.03.2021).

Карманов А. Г., Кнышев А. И., Елисеева В. В. Геоинформационные системы территориального управления : учеб. пособие. СПб. : Университет ИТМО, 2015. 121 с.

Методы и системы обработки данных биомониторинга потенциально опасных объектов : монография / И. М. Янников, М. В. Телегина, В. А. Алексеев, Т. Г. Габричидзе. Самара: Изд-во Самарского государственного аэрокосмического университета, 2011. 200 с.

Янников И. М., Телегина М. В., Кузнецов Н. П. Применение нейронных сетей для обработки данных биомониторинга загрязнений // Экология промышленного производства. Вып. 4 (108). М. : Компас, 2019. С. 41-44.

Загрузки

Опубликован

10.07.2021

Как цитировать

Янников, И. М., Телегина, М. В., & Галиакберов, Р. А. (2021). Методы анализа данных для применения в системах интеллектуальной поддержки решения задач обработки данных мониторинга химически опасных объектов. Интеллектуальные системы в производстве, 19(2), 114–122. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-2-114-122

Выпуск

Раздел

Статьи