Adaptive Decision Support System in Network Centric Warfare Process

• Autorzy: Dudczyk J. , Rybak Ł.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2018.7.10

Warianty tytułu

PL

Adaptacyjny system wspomagania decyzji w procesie walki sieciocentrycznej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents a concept of Adaptive Decision Support System (ADSS) which makes it possible to realize a network centric warfare strategy. The introduction of this article presents the significance of data processing by information and communication systems on the computerized battlefield. Also, it consists of a description of the process which aims at gaining knowledge from relational databases in terms of building situational awareness and organizing informational advantage. The strategic thought cycle in terms of building an adaptive information and communication system is presented in this work as well. A further part of the article describes the general architecture of decision support system applications, points out and defines their key elements. Finally, an original concept of decision-making model in adaptive DSS is suggested as an idea in which k-Nearest Neighbours classificator and the method of machine learning are used to realize the assumption concerning the adaptation of the system to dynamic conditions on the battlefield. The direction of research as well as possibilities of potential solution optimization are also indicated in this article.

PL

W artykule zaproponowano koncepcję adaptacyjnego systemu wspomagania decyzji ADSS (ang. Adaptive Decision Support System) pozwalającego na realizację strategii walki sieciocentrycznej. Na wstępie przedstawiono istotę przetwarzania danych przez systemy teleinformatyczne na zinformatyzowanym polu walki. Scharakteryzowano proces wydobywania wiedzy z relacyjnych baz danych w kontekście budowania świadomości sytuacyjnej oraz organizowania przewagi informacyjnej. Przedstawiono cykl myślenia strategicznego w kontekście budowania adaptacyjnego systemu teleinformatycznego. Następnie opisano ogólną architekturę aplikacji wspomagających decyzję, wskazano oraz scharakteryzowano kluczowe ich elementy. Ostatecznie zaproponowano autorską koncepcję modelu decyzyjnego w adaptacyjnym DSS wykorzystującą klasyfikator k-najbliższych sąsiadów oraz metodę uczenia maszynowego, co pozwoliło na realizację założenia dotyczącego przystosowywania się systemu do dynamicznych warunków pola walki. Ponadto wskazano kierunek badań oraz możliwości ewentualnej optymalizacji rozwiązania.

Słowa kluczowe

EN

Electronic Warfare; Decision Support System; Network Centric Warfare; k-Nearest Neighbours Algorithm; Instance-based Learning

PL

walka elektroniczna; system wspomagania decyzji; walka sieciocentryczna; algorytm k najbliższych sąsiadów; uczenie z przykładów

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 59, nr 7
• Strony: 39--42
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys.

Twórcy

autor

Dudczyk J.

• WB Electronics S.A., ul. Poznańska 129/133, 05-850 Ożarów Mazowiecki, Poland

autor

Rybak Ł.

• Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Skierniewicach, Instytut Informatyki i Matematyki Stosowanej, ul. Batorego 64 C, 96-100 Skierniewice, Poland

Bibliografia

• [1] Amanowicz M.: (2010) Zaawansowane metody i techniki tworzenia świadomości sytuacyjnej w działaniach sieciocentrycznych, Wydawnictwo PTM, Warszawa.
• [2] Dudczyk, J., Kawalec, A.: (2015) Fast-decision identification algorithm of emission source pattern in database, Bull. Pol. Ac.: Tech. 63 (2), 385-389.
• [3] Dudczyk, J.: (2018) The Concept of ELINT DataBase based on ERD Modelling, Elektronika (konstrukcje, technologie, zastosowania), nr 2/2018, pp. 34-37. ISSN: 0033-2089. DOI: 10.15199/13.2018.2.8
• [4] Rybak, Ł., Dudczyk, J., Jezierski, Z.: (2018) The IT sector as an important element of critical infrastructure, Międzynarodowa Konferencja Naukowa "Infrastruktura krytyczna w systemie bezpieczeństwa państwa i społeczeństwa", Nysa, 24-25 May.
• [5] Dudczyk, J.: (2015) Polimorfizm funkcjonalny Modułowego Integratora, Elektronika (konstrukcje, technologie, zastosowania), nr 11/2015, pp. 109-113. ISSN: 0033-2089. DOI:10.15199/13.2015.11.27
• [6] Michalewski, E.: (2010) Analiza systemów sieciocentrycznych, Instytut Badań Systemowych PAN.
• [7] Dudczyk, J., Zielińska, M., Wachowiak, F.: (2016) Ergonomic convergence of a Modular Integrator in aspect of soldier’s situational awareness on the battlefield. Journal of Ergonomics 2016, vol. 6 (2) ISSN: 2165-7556. DOI:10.4172/2165-7556.1000155.
• [8] Mazurek, M.: (2014) Architecture of clinical decision support system using the Big Data concept, Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, , vol. 35, pp. 257-271.
• [9] Akhil, M., Deekshatulua, B.L, Chandra, P.: (2013) Classification of Heart Disease Using K - Nearest Neighbor and Genetic Algorithm, International Conference on Computational Intelligence: Modeling Techniques and Applications (CIMTA) pp. 85-94.
• [10] Duda, R., Hart, P.E., Stork D.G.: (2001) Pattern Classification. Second Edition. John Wiley & Sons, New York.
• [11] Theodoridis, S., Koutroumbas, K.: (2009) Pattern Recogniotion, fourth ed. Academic Press, USA.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).