National Defence University, Pakistan

About: National Defence University, Pakistan is a education organization based out in Islamabad, Pakistan. It is known for research contribution in the topics: Context (language use) & Decision support system. The organization has 802 authors who have published 816 publications receiving 3701 citations. The organization is also known as: National Defence University of Pakistan & National Defence University Islamabad.

Smoothing of GRF data using functional data analysis technique

Abstract: Filtering is necessary in most digital signal processing. Data generated by mechanical equipment usually contains noise or spikes that need to be filtered before further processing occurs. This paper describes a method for smoothing or filtering spikes or noise present in the data by using a functional data analysis approach applied to biomechanical ground reaction force data. Ground reaction force data were collected from ten military subjects, age 31 ± 6.2 years, weight 71.6 ± 10.4 kg and height 166.3 ± 5.9 cm, using the Vicon 1.4 motion analysis system, Kistler force plates and thirty nine body markers. The results show that the optimum smoothing for this kind of data is obtained using a B-spline basis, penalizing fourth derivatives and a smoothing amount lambda equal to 1e-12. Functional data analysis proved to be one of the best methods for handling ground reaction data because of its ability to smooth the data and also perform other statistical analysis after converting it in the form of functional data.

Methodology of estimation of threats of information security of ukraine in the military field

Abstract: Розвиток сучасного інформаційного суспільства обумовив виникненню нових загроз інформаційній безпеці держави у воєнній сфері. Ефективна протидія загрозам інформаційній безпеці держави у воєнній сфері залежить від проведеної заздалегідь якісної їх оцінки. В статті запропоновано методику оцінки загроз інформаційній безпеці держави у воєнній сфері, яка на відміну від існуючих враховує ієрархію показників для кожної загрози. Використання такого підходу дасть можливість передбачити можливі зміни в інформаційному просторі. Відповідно до розробленої методики проведена якісна оцінка характеристик, які впливають на вагу часткових критеріїв відносної пріоритетності загроз інформаційної безпеки держави у воєнній сфері.

The approach to evaluation automated management system of oreanda-ps reliability

Abstract: В статті запропоновано методику оцінювання надійності функціонування автоматизованих систем управління військами (силами) на прикладі автоматизованої системи управління “Ореанда-ПС”, який ґрунтується на врахуванні незалежності потоку відмов технічних засобів від програмних збоїв та навпаки. Для цього проведено декомпозицію вказаної системи за рівнями ієрархії та висвітлено порядок розрахунку надійності функціонування як окремих автоматизованих робочих місць так і комплексів засобів автоматизації кожного рівня ієрархії. Запропоновано підхід до розрахунку ступеню впливу надійності функціонування кожного комплексу засобів автоматизації на надійність функціонування автоматизованої системи управління в цілому. Крім того,в статті уточнено сукупність часткових показників надійності автоматизованої системи управління, а саме коефіцієнта готовності, ймовірності безвідмовної роботи за час бойового застосування та коефіцієнта оперативної готовності.

Weak Signal Detection in Noisy Chaotic Time Series Using ORBFNN

Abstract: This paper considers the problem of detection of weak signal detection in noisy chaotic time series using an Optimal Radial Basis Function Neural Network(ORBFNN). Based on chaotic dynamic mechanism, using ORBFNN to establish the forecast model of chaotic time series. When noise exists, to determine the structure of an optimal RBF predictor, we propose a new technique called the cross-validated subspace method to estimate the optimum number of hidden units. Which is used to identify a suitable number of hidden units by detecting the dimension of the subspace spanned by the signal eigenvectors, the cross validation method is applied to prevent the problem of overfitting. The results of theoretical analysis and simulation indicate the effectiveness of the ORBFNN predictor. The infection degree of noise is evaluated in quantity in the end. Results show that the proposed ORBFNN predictor can provide a further improvement in signal detection performance. Keywords-Chaos; predictio; weak signal detection