Algorithms for cluster-identification of emergencies in the management of technogenic and fire safety processes
Authors: Орлова Д.Е. , Куприенко П.С. , Фурсов И.В. 
Published: July 2024

Рассматривается задача кластер-идентификации ситуаций, возникающих в процессе обеспечения техногенной и пожарной безопасности. Отнесение ситуации к классу проводится путем его сравнения с типичными элементами разных классов и выбора ближайшего. Для этого вводится мера близости классов, которая зависит от того в каком виде задаются признаки ситуаций. В том случае, когда эти признаки выражаются детерминированными величинами, в качестве меры близости ситуаций используется квадрат евклидового расстояния между векторами значений признаков (чем меньше расстояние – тем ближе ситуации). Соответствующее определение признаков типичной ситуации – среднее арифметическое значение признаков по выборке, представляющей класс ситуации. Когда признаки задаются вероятностными величинами, мерой близости служит обобщенная по признакам вероятность идентификации угрожающей, критической и катастрофической ситуаций. В случае, когда признаки ситуации задаются на понятийных шкалах для решения задачи предложено использовать аппарат семантических сетей, а под процессом идентификации ситуаций понимать многошаговый процесс, включающий: а) концептуализацию задачи; б) генерацию вариантов решения; в) оценку и ранжирование вариантов решений; г) выбор предпочтительного варианта решения. Такое понимание процесса идентификации ситуаций наиболее полно отражает структуру интеллектуальной деятельности человека и позволяет перейти к формализации указанных операций на основе использования аппарата семантических сетей.
The problem of cluster-identification of emergencies in the processes of ensuring technogenic and fire safety management is considered. The assignment of a situation to a class is carried out by comparing it with typical elements of different ranks and selecting the nearest one. To do this, a measure of class proximity, which depends on the form in which the signs of situations are set, is introduced. Alternatively, these features are expressed in deterministic quantities the square of the Euclidean distance between the vectors of feature values is used as a measure of the proximity of situations (the smaller space, the closer the cases are). The corresponding definition of the features of a typical case is the arithmetic mean of the features in the sample representing the class of the situation. When the features are set by probabilistic values, the measure of proximity is the generalized probability of identifying threatening, critical, and catastrophic situations. When the situation signs are set on conceptual scales, it is proposed to use the semantic networks apparatus to solve the problem. The process of identifying situations is understood as a multi-step, that includes: a) conceptualization of the problem; b) generation of solution options; c) evaluation and ranking of solutions; d) selection of the preferred solution. This understanding of the process of identifying situations most fully reflects the structure of human intellectual activity. This understanding of the process of identifying cases most fully reflects the human intellectual activity structure and enables one to proceed to the formalization of these operations based on the use of the apparatus of semantic networks.