Development Of Intelligent Information Systems Research Articles

Прогнозное управление локальной городской системой теплоснабжения на основе нейросетевого моделирования

The article deals with the problem of managing the heat supply of consumers, taking into account the weather forecast using a neural network. The monitoring subsystem was used to obtain statistical data that was used to train the neural network. Optimal control of the temperature of the coolant allows you to save fuel especially effectively, in case of rapid changes in weather conditions. The expected fuel economy reaches 5–15 % depending on the air temperature in the season and the state of the heating network. Aim. The purpose of the research is to develop an intelligent module for the automated control system “Aurora Heat balance in GCH”. The intelligent module allows you to automatically adjust the water temperature in network, taking into account the weather forecast and when the mandatory temperature limits for consumers are met. Materials and methods. Artificial neural network is considered as the main tool that minimizes errors in manual control of the boiler room temperature. A neural network in the form of a multi-layer perceptron and a deep learning LSTM procedure were used. This made it possible to predict the temperature of the coolant taking into account the inertia of the network and the forecast of air temperature. To protect the model from overtraining, the Dropout method was used with a probability of 0.2. Results. The possibilities of neural networks to predict the optimal heating temperature of the boiler are investigated. This temperature is calculated taking into account restrictions for heat consumers and taking into account the forecast air temperature. The application of a neural network model in form of a multilayer perceptron is justified. A demonstration example of using an intelligent information system for heat supply management is presented. Conclusion . The proposed methods and models are tested on real data. This confirms the possibility of their use in the development of intelligent information systems for heat supply management.

ТЕНДЕНЦІЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ ВИЩОЇ ОСВІТИ В СУЧАСНИХ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ УМОВАХ

Проведено аналіз сучасного стану розвитку інформаційних технологій, зокрема інформаційних інтелектуальних систем, які безпосередньо впливають на трансформацію методів і форм здобування освіти. Унаслідок безперервного багаторічного поліпшення технологічного процесу виготовлення інтегральних схем і процесорів формується платформа майбутнього розумового суспільства, основою якої стануть NBIC-технології (конвергенція нано-, біо-, інформаційних, когнітивних технологій), хмарні обчислення і мобільні додатки. Удосконалення методів пошуку навчальної інформації; висока популярність вебінар-орієнтованих платформ; використання тривимірної графіки і принципів ігрової механіки для проведення онлайн-конференцій, лекцій, семінарів, тренінгів, навчальних ігор; освітні можливості соціальних мереж передбачають формування нових форм навчання. Відкрите навчання через Інтернет стане традиційною формою отримання освіти. Мобільні пристрої будуть розглядатись як основні інструменти для організації навчання. Паперові видання витіснятимуться електронним мультимедійним контентом. Багатокористувацькі віртуальні 3D-світи замінять фізичне відвідування закладів вищої освіти. Відкриті освітні ресурси будуть широко застосовуватися всіма суб’єктами освітнього процесу. Віртуальна мобільність зруйнує бар’єри між національними системами освіти. Акцентовано на проблемі законодавчого врегулювання використання «формального», «неформального», «інформального» навчання та їх інтеграції в навчальному процесі закладів вищої освіти.

Проблемы разработки интеллектуальной информационной системы для предприятий микроэлектроники

In the article, the analysis of features and trends of microelectronics development and related issues that formed the basis of proposed approaches to the design and implementation of intelligent information systems and the structure of the information system. When architecting an information system, the author was guided by the methods of structural-functional modeling, modular and structured programming. The novelty of this work is to identify the problems and challenges facing enterprises of microelectronics and addressing these challenges through the development of intelligent information systems

Development of intelligent information systems for operational river-flood forecasting

The structural framework and practical implementation of operational river flood forecasting systems, based on integrated use of state-of-the-art information technologies and hydrological simulation methods, are described. They exemplify the practical implementation of an interdisciplinary approach that uses broadly the Earth’s remote sensing data, service architecture–based forecasting systems, and an intelligent interface to select the type and adjust the parameters of hydrological models, providing the interpretation, user-friendly representation, and accessibility of forecast results as web services. A practical trial of the system’s prototype proved the possibility to obtain high-accuracy operational (from several hours to several days) forecasts for the inundation areas and depths of river valley sections.

Health care fraud investigation using data mining

Development of intelligent information systems applied to health care system in Brazil. Data mining is being used as a tool to provide high level information for hospital administration, as well as to discover regularities. These regularities are tools for the investigation of fraud in the public health care system.

Logic programming and metadata specifications

Artificial intelligence (AI) ideas and techniques are critical to the development of intelligent information systems that will be used to collect, manipulate, and retrieve the vast amounts of space data produced by “Missions to Planet Earth.” Natural language processing, inference, and expert systems are at the core of this space application of AI. This article presents logic programming as an AI tool, which can support inference (the ability to draw conclusions from a set of complicated and interrelated facts). It reports on the use of logic programming in the study of metadata specifications for a small problem domain of airborne sensors, and the dataset characteristics and pointers that are needed for data access.

Epistemological problems in the development of intelligent information systems for industrial applications

Epistemological problems in the development of intelligent information systems for industrial applications