KNOWARE OF TROUBLESHOOTING SYSTEM: FROM BAYES RULES TO ANALYTIC NETWORK
Abstract
Troubleshooting problems are especially valuable for automatic systems controlling the traffic of rolling stockin real-time as well as for the systems used during stationary maintenance, part replacement and repair planning.
About the Authors
R. E. Sarkisyan
Moscow State University of Railway Engineering (MIIT), Moscow
Russian Federation
D.Sc. (Tech), professor
Russian Federation
D.Sc. (Tech), professor
S. Yu. Stadnichenko
Moscow State University of Railway Engineering (MIIT), Moscow
Russian Federation
Ph.D. student
Russian Federation
Ph.D. student
A. V. Masalida
Siemens LLC, Moscow
Russian Federation
Russian Federation
certification expert
References
1. Данковцев В. Т., Киселёв В. И., Четвергов В. А. Техническое обслуживание и ремонт локомотивов:Учебник для вузовж. –д. транспорта. –М.,:ГОУ «УМЦ» [Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте], 2007. – 558 с. Dan kov t sev V. T. , Ki seliev V. I., Chetvergov V. A. Locomotives’ Maintenance Service and Repairs [Tehnicheskoye obsluzhivanie i remont lokomotivov]. Text book for railway universities. Moscow, GOUUMT Spubl. [StateeducationalestablishmentTrainingandmethodological center of railway transport], 2007. 558 p.
2. Саркисян Р. Е., Аракелян Э. К. Концептуальные вопросы построения системы поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского управления энергетическими объектами // Новое в российской энергетике. – 2008. – № 2. – С. 15–24. Sarkisyan R. E., Arakelyan E. K. Conceptual fundamentals of engineering of a system of decision-making supportforthe controlofoperations anddispatching atpower facilities[Konceptualnye osnovy postroeniya systemy podderzhki prinyatia resheniy dlia operativno-dispetcherskogo upravleniya energeticheskimi obiektami]. Novoe d Rossiiskoi Energetike,2008, No 2, pp. 15–24.
3. Стадниченко С. Ю., Масалида А. В. Модели представления знаний для интеллектуальной системы управления электропоездом//Математикаи ееприложения в современной науке и практике: Сб. науч. статей международной научно-практ. конференции/ Юго-Западный гос. ун-т. – Курск, 2011. Stadnichenko S. Yu., Masalida A. V. Models of knowledge representation for intelligence system of electric train controlling [Modeli predstavleniya znaniy dlia intellektualnoy systemy upravleniya electropoezdom]. In: Mathematics and its applications in modern science and practices. Proceedings of international scientific andpractical conference. Kursk, Southern-Western State University, 2011.
4. Хант Э. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1978. – 558 с. Hunt E. Artificial intelligence.[Iskusstvennyi intellect: Russian edition of: Hunt, Earl B. Artificial Intelligence]. Moscow, Mir publ., 1978. 558 p.
5. Саати Т. Принятие решений. Методы анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с. Saaty, T. Decision Making. The Analytic Hierarchy Process.[Prinyatie resheniy. Metody analiza ierarhiy. Russian edition of Saaty, Thomas L. TheAnalytic Hierarchy Process (AHP) for Decision Making]. Moscow, Radio i sviaz publ, 1993. 278 p.
6. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети. – М.: ЛКИ, 2008. – 360 с. Saaty, T. Decision Making with Dependence and Feedback:TheAnalytic NetworkProcess[Prinyatie resheniy pri zavisimostiah I obratnyh sviaziah. Analiticheskie seti. Russian edition of Saaty, Thomas L. Decision Making with Dependence and Feedback: TheAnalytic Network Process] Moscow, LCI publ, 2008. 360 p.
Review
For citations:
Sarkisyan R.E., Stadnichenko S.Yu., Masalida A.V. KNOWARE OF TROUBLESHOOTING SYSTEM: FROM BAYES RULES TO ANALYTIC NETWORK. World of Transport and Transportation. 2013;(1):6-12.
Views:
234
Email this article 