Материал: Математические методы системного анализа и управления информационно-вычислительными, управляющими и сетевыми системами. Проскурин Д.К., Сысоев Д.В

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

Rпо оси=√

Pср.∙D∙106

см.,

от источников - в жилых зданиях и в местах

4π∙G∙ППМ

возможного

продолжительного пребывания

где по оси

– расстояние

от

измерителя

до

людей путем применения защитных экранов.

границ зон нормированных излучений, см;

В заключение отметим, что помимо

Рср - средняя мощность станций, Вт; D - ко-

воздействия электромагнитных излучений на

эффициент

усиления антенны;

ППМ

=

организм человека на техногенных производ-

(ПДУ) мкВт – заданная плотность потока

ствах и объектах может оказываться и другие

мощности, равная предельно-допустимому

неблагоприятные воздействия, такие как хи-

уровню.

мические [4-8] или метеорологические [3].

При оценке меры безопасности рентге-

Источником

техногенных

опасностей могут

новского излучения на РЛС не следует пре-

быть технические

гидравлические

системы

увеличивать значение этого вредного факто-

[13-17]. При подготовке работы были рас-

ра, но, с другой стороны, не следует, и недо-

смотрены исследования [9-12]. Комплексное

оценивать степень риска при работе с его

рассмотренных задач с применением совре-

источником. По зарубежным данным, рент-

менных информационных технологий [18-

геновское излучение в РЛС может вызвать

21]будет способствовать повышению техно-

лучевую болезнь.

Например,

мощность

сферной безопасности объектов.

дозы излучения

одного

из типов водо-

Библиографический список

родных тиратронов на расстоянии 30 см со-

1. Сподобаев,

Ю.М. Основы

электро-

ставляет 10 Р/ч.

При работе на РЛС, особенно во время

магнитной экологии / Ю.М. Сподобаев, В.П.

ремонта и настройки, возникает опасность

Кубанов М.: Радио и связь, 2000. - 240 с.

комбинированного облучения людей, так как

2. Охрана

труда:

Электромагнитные

приборы являются одновременно источни-

излучения.

2008.

[Электронный

ресурс].

ками рентгеновского и СВЧ излучения и лу-

URL: http://

www.znakcomplect. ru/safety16.

чевое поражение может быть вызвано мень-

php.

шими дозами облучения.

3. Звягинцева,

А.В.

Прогнозирование

В таких случаях защита осуществляет-

опасных

метеорологических

явлений

при

ся путем экранирования, сокращения време-

определении характера и масштабов стихий-

ни пребывания в облучаемой зоне или уве-

ных бедствий / А.В. Звягинцева, Ю.П. Соко-

личения расстояния от излучателя до рабо-

чего места. (Предельно допустимая мощ-

лова, И.П. Расторгуев. ГОУ ВПО "Воронеж-

ность дозы рентгеновского излучения на ра-

ский гос. технический ун-т". Воронеж, 2009.

бочих местах в РЛС равна 0,2 мР/ч.). В про-

4. Звягинцева, А.В. Влияние бора на

цессе обычной эксплуатации РЛС личный

наводороживание никелевых пленок /

А.В.

состав практически не подвергается рентге-

Звягинцева

//

Международный

научный

новскому облучению, так как защита от СВЧ

журнал Альтернативная энергетика и эколо-

излучения служит защитой и от рентгенов-

гия. - 2006. - № 5 (37). - С. 85-86.

ского излучения.

5. Zvyagintseva, A.V. Hydrogen permea-

Для защиты военнослужащих и насе-

bility of

nanostructured materials

based on

ления в РФ существует санитарно - гигиени-

nickel, synthesized by electrochemical method.

ческое нормирование электромагнитных по-

лей, основанное на многолетних исследова-

В сборнике: Proceedings of the 2017 IEEE 7th

ниях и определения их воздействия на орга-

International

Conference

on

Nanomaterials:

низм человека. Вокруг источников электро-

Applications and Properties, NAP 2017 7. -

магнитного поля должна быть санитарно-

2017. - С. 02NTF41.

защитная зона. При необходимости должны

6. Богданович, Е.Н. Технология

вос-

выполняться мероприятия по снижению ин-

становления

системы

сопряжения

вал-

тенсивности электромагнитного поля вблизи

подшипник / Е.Н. Богданович, А.В. Звягин-

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

цева, Ю.Н. Шалимов // Технология машино-

жения / Сазонова С.А. // Вестник Воронеж-

строения. - 2010. - № 4. - С. 32-38.

ского государственного технического уни-

7. Звягинцева, А.В. Определение водо-

верситета. - 2011. - Т. 7. - № 5. - С. 43-46.

родной емкости структурных дефектов / А.В.

15. Сазонова, С.А. Результаты вычис-

Звягинцева //

Международный

научный

лительного эксперимента по апробации ме-

журнал Альтернативная энергетика и эколо-

тода решения задачи статического оценива-

гия. - 2015. - № 21 (185). - С. 145-149.

ния для систем теплоснабжения / Сазонова

8.

Звягинцева,

А.В.

Особенности

С.А. // Вестник Воронежского института вы-

электpохимического

обpазования NI-B-

соких технологий. - 2010. - № 6. - С. 93-99.

покpытий / А.В. Звягинцева, Ю.Н. Шалимов

16. Сазонова, С.А. Статическое оцени-

// Технология машиностроения. - 2008. - № 3.

вание состояния систем теплоснабжения в

- С. 27-34.

условиях

информационной неопределенно-

9. Молодая, А.С. Моделирование вы-

сти

/

Сазонова

С.А.

В

сборни-

сокотемпературного

нагрева

сталефибробе-

ке: Моделирование систем и информацион-

тона / А.С. Молодая, С.Д. Николенко, С.А.

ные

технологии сборник научных

трудов.

Сазонова // Моделирование, оптимизация и

Составители: И. Я. Львович, Ю. С. Сербулов.

информационные технологии. - 2018. - Т. 6. -

Москва, 2005. - С. 128-132.

№ 2 (21). - С. 323-335.

17. Сазонова, С.А. Постановка задача

10. Иванова, В.С. Физическое модели-

диагностики несанкционированных отборов

рование

аппарата

пылеочистки

скруббер

и обеспечение безопасности функциониро-

Вентури для улучшения условий труда на

вания гидравлических

систем /

Сазонова

производствах / В.С. Иванова, С.Д. Нико-

С.А. // Моделирование систем и процессов. -

ленко, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Мо-

2015. - Т. 8. - № 1. - С. 54-57.

делирование систем и процессов. - 2019. - Т.

18. Мильцин, А.Н. Перспективы ис-

12. - № 1. - С. 48 -55.

пользования автоматизированной

системы

11. Николенко, С.Д. Математическое

измерения объема хлыстов / А.Н. Мильцин,

моделирование

дисперсного

армирования

А.Д. Платонов, А.О. Сафонов, Н.В. Мозго-

бетона / С.Д. Николенко, С.А. Сазонова,

вой // Лесотехнический журнал. - 2013. -

В.Ф. Асминин // Моделирование систем и

№ 4 (12). - С. 77-82.

процессов. - 2019. - Т. 12. - № 1. - С. 74 -79.

19. Жидко, Е.А. Логико-вероятностно -

12. Локтев, Е.М. Моделирование рей-

информационный подход к моделированию

тинговых показателей педагогических кад-

информационной безопасности объектов за-

ров военных кафедр / Е.М. Локтев, С.А. Са-

щиты / Е.А. Жидко. Воронеж.-

2016. - 123 с.

зонова, С.Д. Николенко, В.Ф. Асминин //

20. Жидко, Е.А. Информационная без-

Моделирование систем и процессов. - 2019. -

опасность инновационной России: проблема

Т. 12. - № 1. - С. 67 -73.

кадров / Е.А. Жидко, Л. Г. Попова // Инфор-

13. Сазонова, С.А. Разработка модели

мация и безопасность. -2011. -Т. 14. -№ 2. -

структурного резервирования для функцио-

С. 201-208.

нирующих систем теплоснабжения / С.А.

21. Жидко, Е.А. Логико - лингвистиче-

Сазонова // Вестник Воронежского институ-

ская модель интегрированного менеджмента

та высоких технологий. - 2008. - № 3. - С.

организации в ХХI веке / Е.А. Жидко // Вест-

082-086.

ник Воронежского института высоких тех-

14. Сазонова, С.А. Решение задачи

нологий. 2016. № 1 (16). С. 91-93.

статического оценивания систем теплоснаб-

Казанский государственный энергетический университет

Kazan State Power Engineering University

Студентка О.А. Пырнова, тел.: 8(843) 519-43-26

Student О.А. Pyrnova, Ph.: 8(843) 519-43-26

Канд. техн. наук, доцент Р.С. Зарипова

Cand. tech. Sci., Assoc. R.S. Zaripova

E-mail: zarim@rambler.ru

E-mail: zarim@rambler.ru

Россия, г. Казань

Russia, Kazan

О.А. Пырнова,

Р.С. Зарипова

Keywords: artificial intelligence, “smart”

technologies,

cybernetics, neural networks, neuron, information

technology

Искусственный 6 интеллект –

область,

мая, что это было сознательно. В 1980-х го-

появившаяся в сфере информационных тех-

дах последовал очередной бум, благодаря

нологий значительно недавно, однако разви-

появлению экспертных систем и японской

вающаяся огромными темпами. Началом ис-

компьютерной инициативе пятого поколе-

тории искусственного интеллекта послужило

ния, которая приняла параллельное про-

предложение Джона МакКартни, Марвина Л.

граммирование. Экспертные системы широ-

Мински и других ученых, сделанное в 1955

ко использовались в промышленности. В те-

году, о том, что интеллектуальная машина

чение 1990-х и 2000-х годов были достигну-

будет стремиться создавать в себе абстракт-

ты многие из знаковых целей искусственно-

ную модель среды, в которой она будет раз-

го интеллекта. В 1997 году правящий чемпи-

мещена. То есть если бы ей была задана ка-

он мира по шахматам и гроссмейстер Гари

кая-либо проблема, то она могла бы сначала

Каспаров был побежден компьютерной про-

исследовать решения внутри своей внутрен-

граммой Deep Blue, играющей в шахматы.

ней абстрактной модели окружающей среды,

Этот высокооплачиваемый матч был впер-

а уже после сделать попытку в проведении

вые поражением чемпиона мира по шахма-

внешних экспериментов. Ученые, сделавшие

там на компьютере и стал огромным шагом к

огромный вклад в этой области, добились

искусственно интеллектуальной программе

впечатляющих успехов. Были построены

принятия решений. В том же году про-

машины, которые могли бы решить пробле-

граммное обеспечение распознавания речи,

мы школьной математики, а программа под

разработанное Dragon Systems, было реали-

названием Eliza стала первым чатботом в

зовано в Windows. Это был еще один боль-

мире, изредка обманывая пользователей, ду-

шой шаг вперед, но в направлении устной

интерпретации речи. Сейчас мы живем в

эпоху «Big Data», в которой находиться

©

Пырнова О.А., Зарипова Р.С., 2019

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

рые могут быть мозгом человека, получаю-

рование конкретных задач. К примеру, для

щим сигналы от «монитора». Информация,

распознавания объектов они учатся иденти-

отправленная

монитором

контроллеру,

фицировать изображения с нужным им объ-

называется обратной связью, и на основании

ектом через анализирование различных кар-

этой обратной связи контроллер может вы-

тин, которые помечены, присутствует ли

давать инструкции, чтобы приблизить

данный предмет или нет. Изучив объект, они

наблюдаемое поведение к желаемому [4].

могут безошибочно сообщать находиться ли

Некоторые из самых ранних работ, выпол-

нужный объект, при этом не имея предвари-

ненных в кибернетике, это изучение правил

тельных знаний. Учебный материал помога-

контроля, с помощью которых происходит

ет

им генерировать идентифицирующие

человеческое действие, с целью создания ис-

свойства.

кусственных конечностей, связанных с моз-

Сами нейронные сети созданы благо-

гом [5].

даря связанным узлам – искусственным

В последующие годы компьютер и свя-

нейронам. Именно они моделируют нейроны

занные с ним области математики (напри-

в

нервной системе живых существ. Алго-

мер, математическая логика)

оказали боль-

ритм работы нейронных сетей заключается в

шое влияние на развитие кибернетики по той

том, что соединения (синапсы) передают

простой причине, что компьютеры могут ис-

пользоваться не только для автоматического

сигнал от нейрона к нейрону, которые обра-

расчета, но и для всех преобразований ин-

батываются, и формируются в выходящий

формации, включая

различные типы обра-

сигнал (рис.1).

ботки информации,

используемые в систе-