OPTIMIZATION OF EQUIPMENT RESERVE FOR INTELLECTUAL AUTOMATED SYSTEMS

2021

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.28925/2663-4023.2021.14.8799
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Algorithms for a neural network analyzer involved in the decision support system (DSS) during the selection of the composition of backup equipment (CBE) for intelligent automated control systems Smart City are proposed. A model, algorithms and software have been developed for solving the optimization problem of choosing a CBE capable of ensuring the uninterrupted operation of the IACS both in conditions of technological failures and in conditions of destructive interference in the operation of the IACS by the attackers. The proposed solutions help to reduce the cost of determining the optimal CBE for IACS by 15–17% in comparison with the results of known calculation methods. The results of computational experiments to study the degree of influence of the outputs of the neural network analyzer on the efficiency of the functioning of the CBE for IACS are presented.