Кореневский Николай Алексеевич, д-р технических наук, проф., зав. каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Nikolai A. Korenevsky, Dr. of Sci. (Engineering), Professor, Head of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Шевцов Максим Викторович, начальник отделения организации практик
ул. Бориса Галушкина 4, г. Москва 129366
Maxim V. Shevtsov, Head of the Department of the Organization of Practices
4 Boris Galushkin str., Moscow 129366
Стародубцева Лилия Викторовна, доцент каф. вычислительной техники
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Lilia V. Starodubtseva, Associate Professor of the Department of Technical Education
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Сипливый Геннадий Вячеславович, проф. каф. урологии
ул. К. Маркса 3, г. Курск 305041
Gennady V. Siplivy, Professor of the Department of Urology
3 Marx str., Kursk 305041
Целью работы является повышение качества оценки пожарной обстановки с оценкой состояния здоровья людей, находящихся в зоне пожара на основе использования методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил и нейросетевых технологий.
Методы. В ходе проведенных исследований было показано, что для повышения качества принимаемых решений о типе и характере пожаров целесообразно использовать три группы датчиков, измеряющих интенсивность электромагнитных излучений в диапазонах ультрафиолетового, видимого и инфракрасного спектров, химического состава (угарного газа, двуокиси углерода, фенолов и др.) и температуры. Анализ природы, характера, типов и характеристик различных типов пожаров показал, что детальная классификация этих явлений относится к плохоформализуемым задачам с нечеткой структурой данных. К такому же классу задач относится и оценка состояния людей, находящихся в зоне пожаров. С учетом этого обстоятельства в качестве базового математического аппарата была выбрана нечеткая логика принятия решений и, в частности, методология синтеза гибридных нечетких решающих правил в сочетании с нейросетевыми технологиями.
Результаты. Используя методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил как базовую математическую теорию с учетом специфики структуры данных, в работе предложен метод синтеза математических моделей оценки пожарной обстановки и состояния людей, находящихся в зоне пожара. Реализация метода осуществляется с использованием теории измерения латентных переменных, затем формируется пространство информативных признаков, синтезируются нечеткие гибридные модели для классификации типов и характера пожаров, строятся модели прогнозирования развития пожарной обстановки и обобщаются модели прогнозирования и диагностики состояния людей, находящихся в зоне пожара. Эффективность работы предложенного метода была проверена на установлении оценки степени тяжести отравления угарным газом людей, находящихся в зоне пожара.
Заключение. Практическое применение предложенного метода позволяет создавать высококачественные системы, размещающиеся на подвижных и неподвижных платформах, для оценки пожарной обстановки и состояния людей в зоне исследуемого класса чрезвычайных ситуаций.
The purpose of the research to improve the quality of fire situation assessment with an assessment of the health status of people in the fire zone based on the use of the methodology of synthesis of hybrid fuzzy decision rules and neural network technologies.
Methods. In the course of the conducted studies, it was shown that to improve the quality of decisions about the type and nature of fires, it is advisable to use three groups of sensors that measure the intensity of electromagnetic radiation in the ranges of ultraviolet, visible and infrared spectra, chemical composition (carbon monoxide, carbon dioxide, phenols, etc.) and temperature. An analysis of the nature, nature, types and characteristics of various types of fires has shown that a detailed classification of these classes of phenomena refers to poorly formalized problems with a fuzzy data structure. The assessment of the condition of people in the fire zone also belongs to the same class of tasks. Taking into account this circumstance, the fuzzy logic of decision-making was chosen as the basic mathematical apparatus, and in particular, the methodology for the synthesis of hybrid fuzzy decision rules in combination with neural network technologies.
Results. Using the methodology of synthesis of hybrid fuzzy decision rules as a basic mathematical theory, taking into account the specifics of the data structure, the paper proposes a method for synthesizing mathematical models for assessing the fire situation and the condition of people in the fire zone during the implementation of which, using the theory of measuring latent variables, a space of informative features is formed, fuzzy hybrid models of classification of types and nature of fires are synthesized, models of forecasting the development of the fire situation are built and models of forecasting and diagnosing the condition of people who are sent and are in the fire zone are synthesized. The effectiveness of the proposed method was tested on the task of assessing the severity of carbon monoxide poisoning of people in the fire zone.
Conclusion. The practical application of the proposed method allows us to create high-quality systems for assessing the fire situation and the condition of people in the zone of the studied class of emergency situations located on mobile and fixed platforms.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.