Методика оценки риска проектов по разработке систем обеспечения устойчивости функционирования объектов с использованием нейронных сетей
Автор: Туманов А.Ю., Коршунов Г.И.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 1 т.26, 2024 года.
Бесплатный доступ
Постановка задачи (актуальность работы). Существует необходимость в совершенствовании оценки риска проектов создания автоматизированной информационной системы обеспечения устойчивости функционирования производственного объекта. Цель работы. Разработка методики оценки рисков разработки автоматизированной информационной системы обеспечения устойчивости (АСОУ) функционирования производственного объекта в целях улучшения качества систем обеспечения устойчивости с применением нейронных сетей. Используемые методы. Методы исследования операций, управления качеством, теории риска, теория нейронных сетей. Новизна. Методика в отличие от существующих позволяет оценить риск проекта с учетом основных факторов риска присущих данной предметной области использованием многослойной нейронной сети прямого распостранения.
Приборостроение, производство, устойчивость, системы менеджмента качества, риск проекта
Короткий адрес: https://sciup.org/148328540
IDR: 148328540 | DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-1-100-108
Список литературы Методика оценки риска проектов по разработке систем обеспечения устойчивости функционирования объектов с использованием нейронных сетей
- Таганов, А.И. Научные основы идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости: дисс. … докт. техн. наук: 05.13.12 / А.И. Таганов. – Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2011. 499 с.
- Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, В.В. Борисов. – М.: Горячая линия - Телеком, 2001. – 382с.
- Комарцова, Л.Г. Нейрокомпьютеры / Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов. – М.: МГТУ им. Баумана, 2002. – 320 с.
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010 – 2011. Менеджмент риска. Методы оценки риска. [Текст]. – М.: Стандартинформ, 2012. – 70 с.
- ГОСТ Р 51 901.2 – 2005. Менеджмент риска. Системы менеджмента надежности. [Текст]. – М.: Стандартинформ, 2005. – 74 с.
- ГОСТ Р 51 901.3 – 2007. Менеджмент риска. Руководство по менеджменту риска. [Текст]. – М.: Стандартинформ, 2007. – 104 с.
- ГОСТ Р 51 901.5 – 2005. Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности. [Текст]. – М.: Стандартинформ, 2007. – 92 с.
- ГОСТ Р 51 901.4 – 2005. Менеджмент риска проекта. Руководство по применению при проектировании. [Текст]. – М.: Стандартинформ, 2005. – 65 с.
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 16085-2007. Менеджмент риска. Применение в процессах жиз-ненного цикла систем и программного обеспечения. [Текст]. – М.: Стандартинформ, 2008. – 75 с.
- Фатрелл, Р.Т. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимальных затратах / Р.Т. Фатрелл, Д.Ф. Шафер, Л.И. Шафер. – Пер. с англ. – М.: Вильямс. 2003
- Туманов, А.Ю. Научно-методическая концепция управления безопасностью радио-электронных и приборостроительных производств в условиях чрезвычайных ситуаций / А.Ю. Туманов // Наука и бизнес: пути развития. – 2021. – № 8(122). – С. 71 - 74.
- Туманов, А.Ю. Управление качеством информационно-измерительной и управляю-щей системы радиационного мониторинга / А.Ю. Туманов // Наука и бизнес: пути развития. – 2022. – № 10(136). – С. 145 - 147.
- ГОСТ Р 42.2.01-2014. Национальный стандарт Российской Федерации. Гражданская оборона. Оценка состояния потенциально опасных объектов, объектов обороны и безопасности в условиях воздействия поражающих факторов обычных средств поражения. Методы расчета. дата введ. 22.08.2014. – М.: Стандартинформ, 2014. – 9 с.
- Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и Tensor-Flow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем = Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems. – Вильямс, 2018. — 688 с.
- Хопфилд, Дж.Дж. Нейронные сети и физические системы с возникающими коллек-тивными вычислительными способностями / Дж.Дж. Хопфилд // Труды Националь-ной академии наук. 1982. 79 (8): 2554–2558.
