Модели и алгоритмы реконструкции и экспертизы аварийных событий дорожно-транспортных происшествий на базе логического искусственного интеллекта. Дмитрий Алексеевич Чувиков

Цель монографии – создание методики, объединенных экспертных и имитационных моделей, а также алгоритмов и программно-моделирующих средств реконструкции и экспертизы аварийных событий ДТП для автоматизации принятия решений сотрудником экспертного центра. Разработаны методика объединения и алгоритмы совместной работы эксперт-ной системы, построенной на базе логического искусственного интеллекта (миварного подхода), и системы имитационного моделирования в целях решения задач реконструкции и экспертизы ДТП; модели реконструкции и экспертизы ДТП в формализме базы знаний двудольных ориентированных миварных сетей, включающие формулы анализа тормозных качеств автомобиля, определения скоростных показателей автомобиля в условиях конкретной ДТС, формулы расчета различных случаев: скольжения автомобиля при торможении, движении автомобиля на криволинейных участках дороги, наезда автомобиля на пешехода при равномерном движении и неограниченной видимости; методика генерации интерфейсов для конструктора экспертных систем, основанного на концепции миварного подхода; специальное математическое обеспечение в виде экспертной системы «Анализ ДТП», позволившее снизить трудоемкость процесса расчета спорных ДТП, возникновение ошибок при расчете и повысить достоверность и объективность полученных результатов, а также скорость и качество самих расчетов. Может быть полезна специалистам экспертных учреждений, страховых компа-ний, образовательных учреждений в области экспертизы, а также беспилотного автотранспорта в части объективного анализа и экспертизы ДТП.