| Русский Русский | English English |
   
Главная Archive
19 | 11 | 2024
10.14489/vkit.2015.06.pp.034-042

DOI: 10.14489/vkit.2015.06.pp.034-042

Костин В. Н., Пономарев А. К.
ИНФОРМАЦИОННО-ВЕРОЯТНОСТНЫЙ МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ КАТЕГОРИЙ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ
(с. 34-42)

Аннотация. Рассмотрен один из подходов формирования категорий опасных объектов с использованием информационно-вероятностного метода. Дано описание категории объекта размером потенциала опасности в виде величины энтропии. Сформирован возрастающий ряд объектов по степени опасности и произведена их декомпозиция на группы (категории), значимо отличные друг 

от друга по величине энтропии.

Ключевые слова:  категорирование опасных объектов; система физической защиты; информационно-вероятностный метод; энтропия.

 

Kostin V. N., Ponomarev A. K.
INFORMATION LIKELIHOOD METHOD FORMATIONS OF CATEGORIES OF POTENTIALLY DANGEROUS OBJECTS
(pp. 34-42)

Abstract. The article gives a brief analysis of the mathematical methods of formation of object classes. Existing methods for classifying objects do not include the weight contribution of the characteristics in the evaluation of the classification criteria and do not allow evaluating whether significant difference between the classes received in their structure. On this basis, the authors propose a probabilistic information decomposition method of multiple objects (systems) on the importance of the various classes of generalized entropy criterion (in this case, each object is described by a plurality of heterogeneous physical characteristics of nature); the method allows to form significantly different classes of objects. Application of the method validated for the categorization of dangerous objects, pre-identify shortcomings of existing methods of categorization: private types of losses are equivalent in the evaluation of the complex index category; criteria for the formation of the categories and the number of mathematically justified. Categorization of objects is carried out at a conceptual level to the integral scale of danger for the expert and regulatory information without analyzing the organizational and functional structure of the object. Each category of the objects is described by the potential danger in the form of a portion of entropy. Formed an increasing number of the population of objects by Hazard (entropy) and made their decomposition into groups (categories), significantly different from each other in magnitude entropy (danger). The method takes into account the importance of the contribution of the characteristics of the formation entropy potential of object classes by introducing assessments P. Fishburne. The advantage of the method is that the importance of different classes (categories of) objects are formed on the basis of the criterion of optimal ratio of entropy portions continuity between adjacent categories of danger which acts as an information measure meaningful development hazard category. This method can be applied in different areas of domain decomposition for the population of objects (systems) at significantly different sets of weight on diverse features or characteristics.

Keywords: Categorization of dangerous objects; System of physical protection; Information likelihood method; Entropy.

Рус

В. Н. Костин, А. К. Пономарев (Оренбургский государственный университет) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

V. N. Kostin, A. K. Ponomarev (Orenburg State University) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. ГОСТ P 50776–95. Системы первичной сигнали-зации ч. 1. Общие требования. Раздел 4. Руководство по проектированию «Монтажу и техническому обслужива-нию». Введ. 1996–01–01. М.: Гостандарт России, 1995. 18 с.
2. Бояринцев А. В., Бражник А. Н., Зуев А. Г. Про-блемы антитерроризма: Категорирование и анализ уязвимости объектов. СПб.: ЗАО «ИСТА–Системс», 2006. 252 с.
3. Зуев А. Г. Категорирование потенциально опас-ных объектов как основа создания эффективных систем обеспечения безопасности // Системы безопасности. 2002. № 3(45). С. 32 – 37.
4. Вишняков С. М. Функциональная опасность, безопасность и значимость объектов. Ч. 1 // Системы безопасности. 2006. № 2. С. 56 – 58.
5. Вишняков С. М. Функциональная опасность, безопасность и значимость объектов. Ч. 2 // Системы безопасности. 2006. № 3. С. 96 – 100.
6. Панин О. Категорирование объектов для создания эффективных систем физической защиты // Безопасность– Достоверность–Информация. 2007. № 1(70). С. 20 – 24.
7. Фишборн П. С. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978. 352 с.
8. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Тронин Л. И. Многомерные статические методы: учебник. М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
9. Мушков А. Ю., Тихомиров В. А., Тихоми-ров В. А. Модели и методы стратегического управления сложными экономическими и технологическими систе-мами: монография. Тверь: ВУ ПВО, 2003. 244 с.
10. Седов Е. А. Эволюция и информация. М.: Наука, 1976. 232 с.
11. Костин В. Н. Определение значимости чрезвы-чайных ситуаций на основе информационно-вероятност-ной модели // Изв. вузов. Поволжский регион. Техниче-ские науки. Спецвыпуск. 2013. № 1. С. 105 – 113.

Eng

1. Primary alarm. Part 1. General requirements. Sec-tion 4. Design guide «Installation and maintenance». (1995). Ru Standard No. GOST R 50776–95. Moscow: Gostandart Rossii.
2. Boiarintsev A. V., Brazhnik A. N., Zuev A. G. (2006). The problems of anti-terrorism: a categorization and analysis of vulnerability of objects. St. Petersburg: ZAO «ISTA–Sistems».
3. Zuev A. G. (2002). Categorization of potentially dangerous objects as the basis for creation effective security systems. Sistemy bezopasnosti, 45(3), pp. 32-37.
4. Vishniakov S. M. (2006). Functional risk, security, and significance of objects (part 1). Sistemy bezopasnosti, (2), pp. 56-58.
5. Vishniakov S. M. (2006). Functional risk, security, and significance of objects (part 2). Sistemy bezopasnosti, (3), pp. 96-100.
6. Panin O. (2007). Categorization of objects to create effective physical protection systems. Bezopasnost'– Dostovernost'–Informatsiia, 70(1), pp. 20-24.
7. Fishborn P. S. (1978). Utility theory for decision making. Moscow: Nauka.8. Dubrov A. M., Mkhitarian V. S., Tronin L. I. (2003). Multidimensional static methods: textbook. Moscow: Finansy i statistika.
9. Mushkov A. Iu., Tikhomirov V. A., Tikhomirov V. A. (2003). Models and methods of strategic management of complex economic and technological systems: monograph. Tver': VU PVO.
10. Sedov E. A. (1976). Evolution and information. Moscow: Nauka.
11. Kostin V. N. (2013). Assessing the significance of emergency situations on the basis of information and probabilistic models. Izvestie vysshikh uchebnykh zavedenii. Povolzhskii region. Tekhnicheskie nauki. Spetsvypusk, (1), pp. 105-113.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2015.06.pp.034-042}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2015.06.pp.034-042}

 

 

 

 

 

.

.

 

 

 
Search
Rambler's Top100 Яндекс цитирования