Центр стратегических оценок и прогнозов

Автономная некоммерческая организация

Главная / Наука и общество / Аналитическая деятельность: опыт российских и зарубежных специалистов / Статьи
Аналитическая модель выявления признаков создания психофизического оружия
Материал разместил: AдминистраторДата публикации: 03-12-2011

Процесс зарождения новых типов вооружений и военной техники характеризуется наличием множества разрозненных факторов, зачастую скрытого (не проявленного) вида. Анализ их развития, сопоставление с возможностями решаемых ими боевых задач, интегрирование этих факторов по общим функциональным принципам помогает выявить конечные результаты, а именно признаки, сигнализирующие о возможности создания принципиально новых типов оружия.

Известно, что в процессе своего развития каждый новый тип оружия проходит ряд фаз жизненного цикла, в котором так называемый реализационный цикл отражает состояние объекта от момента формирования концепции до его готовности к эксплуатации и применению по назначению. Однако прежде чем приступить к разработке концепции создания каждого нового оружия, проводится большая экспертно-аналитическая работа по обоснованию принципиальной возможности его создания. На этом этап формируется широкий круг вопросов, ответы на которые отыскиваются в самых разнообразных направлениях науки, техники, военного искусства, экономики и т.д. Таким образом формируется информационный образ нового типа вооружения, оцениваются его возможные  боевые характеристики и выносится заключение о целесообразности его разработки. При положительном заключении уже на последующих фазах реализационного цикла происходит конкретизация информационного образа разрабатываемого образца с уточнением его характеристик.

Сложность решения экспертно-аналитической задачи связана не только с закрытием вероятным противником соответствующей информации о ведущихся разработках. Эта сложность главным образом определяется отсутствием непосредственной (проявленной) связи тенденций развития новых технологий, достижений фундаментальной науки, изобретений и открытий, опыта боевого применения существующих вооружений с информационным отображением зарождающегося типа оружия. Т.е. здесь имеет место типичный случай принятия решения на основе анализа  нечеткого множества событий.

Вопрос обработки нечеткой информации связан с задачей введения определенных элементов субъективизма в проведение математических операций над объективными данными. Понятие "нечеткий" не присуще классической математике (теории множеств), поскольку в ней есть только две приемлемые ситуации для элемента множества: он может быть (1) или не может быть (0)  элементом данного множества. В нечетком множестве степень принадлежности может быть любым числом единичного интервала [0,1], что дает возможность введения понятия взвешенной принадлежности. Теория нечетких множеств и нечетких решений открыла возможность разработки методики эффективного использования нечеткой информации для выполнения практических задач, связанных с алгоритмическим и программным проектированием [1].

В нашем случае подобной задачей является задача выявления признаков создания психофизического оружия (ПФ-оружия) [2]. При решении этой задачи возникает проблема определения основного состава моделей элементов ПФ-оружия. Первой моделью является нечеткая модель базы данных (НМБД) – т.е. исходные знания Ri  об объекте исследований. Второй  - нечеткая модель базы знаний (НМБЗ) – объективные знания OS, на основе которой строится система принятия решений (СПР). В информационно-функциональных характеристиках этих моделей отражаются как элементы субъективной вероятности, так и элементы объективной вероятности, полученной на основе анализа большого числа наблюдений. Нечеткая база данных и нечеткая база знаний формируются, как правило, путем опроса эксперта или группы экспертов. В качестве критерия выявления признаков формирования ПФ-оружия принимается лингвистический параметр "Степень принадлежности» " со следующими значениями нечетких предикатов: "Очень мала", "Невелика", "Велика", "Очень велика". Значения нечетких качественных оценок носят субъективный характер и зависят от профессиональных качеств экспертов. Принципы формирования системы принятия решений при нечеткой информации поясняются рис. 1.

 

Рис. 1. Модель формирования решений при нечеткой информации

Анализируемые события, поступающие на вход системы, формируют нечеткую базу данных. Эксперт, используя  предварительные знания об области исследований, сопоставляет входные данные с базовыми данными и принимает решение об отнесении события к признаку формирования ПФ-оружия. Результат решений может варьироваться от четко однозначных до нейтральных. Характерным для этой структуры является недопущение "безвыходного" решения при наиболее полной реализации положительных свойств логико-лингвистических и математических моделей текущих ситуаций. Структура в принципе направлена на адаптивное "выращивание" итогового решения путем наращивания базовых данных о ПФ-оружии и может быть адаптирована к методам компьютерной обработки.

С целью оптимизации процесса анализа разнопланового массива данных, каким-то образом связанных с развитием исследуемого направления, целесообразно воспользоваться аналитической моделью исследования признаков формирования ПФ-оружия (рис. 2.).

Рис. 2. Аналитическая модель исследования признаков  формирования ПФ-оружия и алгоритм системного анализа данных

Сложность модели определяется количеством выполняемых взаимосвязанных операций, которые определяют требуемую точность (полноту) решения задачи.

На первом этапе формулируются правила идентификации F, позволяющие судить о соответствии описания исследуемого вида объекта Opi исходной информации R и объективным знаниям OS, т.е. Ri ^ ОS. Эти правила должны  учитывать границы (требования), предъявляемые к объекту Opi, и особенности (специфические требования) каждого последующего этапа исследований (Sтр). Аналогичным образом используются и объективные знания, понимаемые здесь как сведения,  напрямую не имеющие отношения к информационному образу объекта Opi, но определяющие правила обработки анализируемого массива событий (сведений) {Si} с целью извлечения из них нужной информации.

На втором этапе определяются частные модели и процедуры Мa=f({Si}), позволяющие описать искомую информацию, классифицировать поток исследуемых событий по соответствующим признакам, отнести их к более конкретному целевому назначению. Селекция потока анализируемых событий осуществляется с учетом сформулированных правил F и результатов "грубой" селекции 1 этапа обработки.

Третий этап предполагает выбор из всего множества отселектированных событий, с учетом частных моделей {Ma}, наиболее подходящих вариантов, не противоречащих исходной информации R^ОS и правилам F, и позволяющих, в конце концов, выбрать из потока отселектированных событий те из них, которые могут рассматриваться как признаки (предвестники) появления исследуемого объекта и которые дополняют его информационный образ Орi .

Таким образом, аналитическая модель Mоd (IА) позволяет оптимизировать процесс исследования, свести его к наиболее целевому направлению и тем самым проявить облик ПФ-оружия в виде его наиболее полного информационного образа, по которому можно судить о реальности (или нереальности) создания этого оружия.

 

Литература

  1. Шимбирев П.Н. Построение гибридных вычислительных средств для реализации алгоритмов нечеткого логического вывода // Информационные технологии в разработке сложных систем. - М.: Труды ГосНИИАС, вып.1 (4), 1999. -  С.46-50.
  2. Прокофьев В.Ф. Негативные аспекты информационной революции XX века /Сб. статей «Актуальные проблемы информационного противоборства»//Под общ. ред. А.И. Гурова. - М.: Московская академия комплексной безопасности предпринимательства, 2000. С.133-152.

 

Прокофьев В.Ф.

Теги: Россия


МАТЕРИАЛЫ ПО ТЕМЕ: Наука и общество