Реєстраційний номер
0216U001314,
0115U001974
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Інформаційна технологія багатокритеріального синтезу нечітких баз знань
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Штовба Сергій Дмитрович,
Дата реєстрації
05-02-2016
Організація виконавець
Вінницький національний технічний університет
Опис етапу
Об'єкт дослідження - ідентифікація багатофакторних залежностей в техніці, економіці, соціології, медицині, спорті та в інших областях. Мета роботи - підвищення якості ідентифікації багатофакторних залежностей в умовах невизначеності за рахунок розробки інформаційної технології синтезу нечітких баз знань з одночасним урахуванням критеріїв точності, прозорості, компактності та інтерпретабельності. Крім підвищення якості ідентифікації багатофакторних залежностей, розроблювана інформаційна технологія за рахунок автоматизації інтелектуальної діяльності суттєво скоротить тривалість і трудомісткість проектування нечітких баз знань. Методи дослідження - системний підхід, математичне моделювання, теорія нечітких множин, теорія ідентифікації, методи оптимізації та автоматичного навчання. Розроблено цілісну теорію багатокритеріального синтезу нечітких баз знань з практичною реалізацією у формі інформаційної технології. Отримано такі наукові результати: 1) формалізація якості нечіткої бази знань; 2) моделі оцінювання якості нечітких баз знань різних типів за показниками точності, прозорості, складності та інтерпретабельності; 3) метод формалізації забезпечення якості під час синтезу нечітких баз знань з урахуванням критеріїв точності, прозорості, складності та інтерпретабельності; 4) метод структурної ідентифікації за схемою "генерування правил кандидатів - відбір правил - редукція антецедентів" з коректним балансом точності, складності та прозорості нечіткої бази знань; 5) метод захисту інтерпретабельності нечіткої бази знань під час параметричної ідентифікації на основі управління перетином сусідніх нечітких термів; 6) метод нечіткої параметричної ідентифікації для дискретних залежностей на основі нових критеріїв навчання, які враховують різницю належності лише до головних конкурентів; 7) метод нечіткої параметричної ідентифікації для дискретних залежностей з неоднаковою вартістю помилок різних типів на основі нового критерію навчання, який враховує платіжну матрицю та нечітку відстань між бажаними та дійсними результатами логічного виведення. Результати дослідження підготовлені до використання в навчальному процесі кафедри комп'ютерних систем управління Вінницького національного технічного університета та в діяльності компанії "Ліана" для прогнозування споживання природного газу індивідуальними абонентами. Впровадження здійснено в формі навчального посібника та демо-версій програмних модулів.
Опис продукції
Розроблена інформаційної технологія багатокритеріального синтезу нечітких баз знань для ідентифікації залежностей в умовах невизначеності. Вона забезпечує синтез точних, прозорих, компактних та інтерпретабельних нечітких баз знань.
Автори роботи
Галущак Анастасія Володимирівна
Грищук Тетяна Вікторівна
Жук Олексій Сергійович
Клапша Наталія Валеріївна
Козачко Олексій Миколайович
Мазуренко Віктор Володимирович
Обрізан Максим Володимирович
Панкевич Ольга Дмитрівна
Тилець Роман Олегович
Штовба Олена Валеріївна
Штовба Сергій Дмитрович
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-02
