ПОДХОД К АНАЛИЗУ ВОЕННО-ПОЛИТИЧЕСКОЙ ОБСТАНОВКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ВОЕННЫХ УГРОЗ НА ОСНОВЕ АССОЦИАТИВНОГО АНАЛИЗА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе представлен подход к формализации выявления неявных закономерностей между признаками состояний военно-политической обстановки и социально-экономической ситуации в режиме реального времени для нескольких тысяч переменных модели обстановки. Указанный подход предлагается применять для решения задач мониторинга военно-политической и социально-экономической обстановки в странах и регионах, всестороннего оценивания обстановки и прогнозирования угроз в различных сферах. Рассмотрены современные исследования в области моделирования военно-политической обстановки. Предложен способ автоматической разработки модели военных угроз для их выявления в режиме реального времени.

Об авторах

П. Н. Афонин

Российская таможенная академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: pnafonin@yandex.ru

д-р. техн. наук, доцент, заместитель директора (по научной работе), профессор кафедры таможенного дела

Россия

А. Н. Проников

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: pnafonin@yandex.ru

канд. воен. наук, заместитель начальника кафедры информационно-аналитической работы

Россия

А. М. Сазыкин

Михайловская военная артиллерийская академия; НПО Спецматериалов

Email: sazykin@npo-sm.ru

чл.-корр. РАРАН, канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры Михайловской военной артиллерийской академия, начальник Научно-методического центра

Россия

П. А. Фалеев

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: pnafonin@yandex.ru

канд. воен. наук, старший преподаватель кафедры информационно-аналитической работы

Россия

Список литературы

  1. Huntington Samuel P. The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order, New York, Simon & Schuster, 1996. 410 p.
  2. Александров М.В. Мотивация поведения на международной арене: о соотношении национальных ценностей и национальных интересов во внешней политике государства // Некоторые аспекты анализа военно-политической обстановки; под ред. А.И. Подберезкина, К.П. Боришполец. М.: МГИМО(У), 2014. С. 556–568.
  3. Rummel Rudolph J. The Dimensionality of Nations Project. In Comparing Nations: The Use of Quantitative Data in Cross-National Research. Ed.: Richard Merritt and Stein Rokkan. New Haven: Yale University Press, 1966. Pp. 109–130.
  4. Singer, David J. Models, Methods and Progress in World Politics: A Peace Research Odyssey. Boulder, Col.: Westview Press, 1990. 314 p.
  5. Correlates of War: сайт. Филадельфия. [Электронный ресурс]. URL: http://www.correlatesofwar.org (дата обращения: 21.10.2024).
  6. McClelland, Charles. World Event/Interaction Survey (WEIS) Project, 1966–1978. ICPSR Study No. 5211, 1999. 32 p.
  7. The GDELT Project: офиц. сайт. Джорджтаун. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gdeltproject.org/data/.html #documentation [Электронный ресурс] (дата обращения: 21.10.24).
  8. Стратегическое прогнозирование и планирование внешней и оборонной политики: монография: в 2 т. Т. 1: Теоретические основы системы анализа, прогноза и планирования внешней и оборонной политики; под ред. А.И. Подберезкина. Моск. гос. ин-т междунар. отношений( ун-т) МИД России, центр военно-полит. исследований. М.: МГИМО–Университет, 2015. 796 с.
  9. Попова О.В. Политический анализ и прогнозирование: учебник. М.: Аспект Пресс, 2011. 464 с.
  10. Jonathan Lockwood and K. Lockwood, The Lockwood Analytical Method for Prediction (LAMP) // Defense Intelligence Journal, 3(2), 1994. Pp. 47–74.
  11. Hopkins R. Warnings of Revolution: A Case Study of El Salvador (Washington, DC: Center for the Study of Intelligence, 1980) TR 80-100012.
  12. Feder Stanley A. Factions and Policon: New Ways to Analyze Politics. Studies in Intelligence 31, no. 1 (Spring 1987): 41–57. In Inside CIA’s Private World: Declassified Articles from the Agency’s Internal Journal, 1955–1992, ed. H. Bradford Westerfield, 274–292. New Haven, CT: Yale University Press, 1995. Vipin Kumar. Army High Performance Computing Research Center Department of Computer Science, University of Minnesota. URL: http://www.cs.umn.edu/~kumar (дата обращения: 03.09.2024).
  13. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Николаев Г.А., Сауренко Т.Н. Методический подход к экспресс-оценке политической и военно-политической обстановки // Вестник Академии военных наук. 2021. № 3 (76). С. 60–68.
  14. Ямпольский С.М. и др. Научно-методические основы информационно-аналитического обеспечения деятельности органов государственного и военного управления в ходе межведомственного информационного взаимодействия. М.: Военная академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации, Военный институт (управления национальной обороной), 2019. 146 с.
  15. Чварков С.В. и др. Учет неопределенности при формировании планов инновационного развития военно-промышленного комплекса //Актуальные вопросы государственного управления Российской Федерации: сб. мат. круглого стола. М.: Военная академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации, Военный институт (Управления национальной обороной), 2018. С. 17–25.
  16. Анисимов Е.Г. и др. Межведомственное информационное взаимодействие в сфере обороны Российской Федерации. М.: Военная академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации, Военный институт (управления национальной обороной). 2017. 198 с.
  17. Анисимов В.Г. и др. Математические методы и модели в военно-научных исследованиях: Том 2. М.: Военная академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации, 2017. 466 с.
  18. Ямпольский С.М. и др. Научно-методические основы модельного подхода в обеспечении деятельности органов военного управления. Москва: Военная академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации, 2020. 155 c.
  19. Анисимов Е.Г. и др. Типовые модели и алгоритмы задач поддержки принятия решений при управлении обеспечивающим компонентом военной организации государства. М. Военная академия Генерального штаба Вооруженных Сил Российской Федерации, 2019. 141 с.
  20. Городецкий В.И., Самойлов В.В. Ассоциативный и причинный анализ и ассоциативные байесовские сети // Труды СПИИРАН. 2009. № 9. С. 13–65.
  21. Качура Я.О., Сапрыкин Д.И., Фалеев П.А. Моделирование военно-политической деятельности государств методами ассоциативного анализа в системах поддержки принятия ре- шений // Труды ВКА им. А.Ф. Можайского. 2018. № 1. С. 19–29.
  22. Agrawal R, Imielinski T., Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases// Proc. of the ACM SIGMOD Conf. on Management of Data. Washington, D.C. 1993.
  23. Adamo J.-M. Data Mining for Association Rules and Sequential Patterns. Springer, 2000.
  24. Zhang C., Zhang S. Association rule mining. Springer, 2002. 240 p.
  25. The International Institute of Strategic Studies (IISS). The Military Balance. London: IISS, 2013. 572 p.
  26. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Ч. 1 // Труды СПИИРАН. 2015. № 1. С. 183–203.
  27. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Ч. 2 // Труды СПИИРАН. 2015. № 2. С. 212–240.
  28. Han J., Pei J., Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation. Proceedings of the ACM SIGMOD Intern. Conf. on Management of Data. Dallas: ACM, 2000. Pp. 1–12.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).