Search academic texts

Information × Registration Number 2124U009226, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title INTELLECTUAL SUPPORT OF THE PROCESSES OF SEARCHING AND EXTRACTION OF PRECEDENTS IN CASE-BASED REASONING APPROACH popup.author Швед А. В.Давиденко Є. О.Горбань Г. В.Shved A. V.Davydenko Ye. O.Horban H. V. popup.publication 03-11-2024 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/312896 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Ситуаційний підхід ґрунтується на використанні моделей та методів прийняття рішень у реальному часі у міру виникнення проблем відповідно до поточної ситуації. Ефективним інструментом реалізації концепцій ситуаційного підходу є метод міркувань за прецедентами. Міркування на основі прецедентів дозволяє вирішувати нові проблеми, використовуючи знання про минулі проблеми та накопичений досвід їх вирішення. Оскільки прототипи (прецеденти), що описують сценарій вирішення певної проблемної ситуації, зберігаються у бібліотеці прецедентів, їх пошук та вилучення безпосередньо визначають час відгуку системи. В цих умовах виникає необхідність пошуку шляхів вирішення актуальної науковопрактичної проблеми спрямованої на оптимізацію процесу пошуку та вилучення прецедентів. Об’єктом дослідження є процеси подання та вилучення прецедентів із бібліотеки прецедентів. Метою роботи є удосконалення процедури пошуку в CBR-підході за рахунок звуження допустимої для вирішення поточної цільової ситуації множини прецедентів, та виключення із подальшого аналізу таких прецедентів, що не відповідають заданому переліку параметрів поточної ситуації. Метод. Методика дослідження ґрунтується на застосуванні методів теорії грубих множин для вдосконалення процедурипошуку рішень на основі міркувань за прецедентами, що покладена в основу CBR-підходу. Запропонована в роботі двоетапна процедура звуження вихідної множини прецедентів передбачає попередню фільтрацію прецедентів, значення параметрів яких належать заданим околицям відповідних параметрів цільової ситуації на першому етапі, та додаткове звуження отриманої підмножини прецедентів методами теорії грубих множин на другому етапі. Визначення R-нижньої та R-верхньої апроксимацій заданої цільової множини прецедентів у рамках нотації теорії грубих множин дозволяє розділяти (сегментувати) вихідну, доступну для вирішення поточної проблеми множину прецедентів на три підгрупи (сегменти). Пошук прототипів рішень може бути здійснено серед виділеної підмножини прецедентів, які із точністю можуть бути класифіковані як такі, що належать заданій цільовій множині; які з деякою часткою ймовірності можуть бути віднесені до заданої цільової множини, або в рамках об’єднання цих двох підмножин. Третя підмножина містить прецеденти, які безумовно не належать заданій цільовій множині і можуть бути виключені із подальшого розгляду. Результати. Розглянуті питання подання та виведення знань на основі прецедентів. Вдосконалено процедуру пошуку прецедентів в БПр з метою зменшення часу відгуку системи, необхідного на пошук найбільш близького до поточної ситуації рішення, за рахунок звуження вихідної множини прецедентів для подальшого пошуку. Висновки. Дістав подальшого розвитку метод міркувань за прецедентами на основі математичного апарату теорії гру-бих множин. Запропонований підхід, на відміну від класичного CBR-підходу, дозволяє моделювати невизначеність щодо приналежності / неприналежності прецеденту заданій цільовій множині, вилучати із подальшого розгляду прецеденти, що їй не відповідають. popup.nrat_date 2026-02-25 Close