Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0225U002657, (0122U000671) , Науково-дослідна робота Назва роботи Розробка моделей та методів розв’язання задач передбачення на основі великих обсягів слабкоструктурованої інформації в умовах невизначеності Назва етапу роботи Розробка моделей та методів розв’язання задач передбачення на основі великих обсягівслабкоструктурованої інформації в умовах невизначеності Керівник роботи Панкратова Наталія Дмитрівна, д.т.н. Дата реєстрації 26-03-2025 Організація виконавець Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Опис роботи Метою роботи є розробка теоретичних засад розв’язання задач передбачення та створення людино-машинної системи прийняття управлінських рішень, надання рекомендацій на основі морфологічних, ієрархічних та гібридних нейромережевих моделей та методів при надходженні великих обсягів різнорідної, в тому числі слабкоструктурованої інформації в умовах невизначеності. Опис етапу  Метою роботи є розробка теоретичних засад розв’язання задач передбачення та створення людиномашинної системи прийняття управлінських рішень, надання рекомендацій на основі морфологічних, ієрархічних та гібридних нейромережевих моделей та методів при надходженні великих обсягів різнорідної, в тому числі слабкоструктурованої інформації в умовах невизначеності. Розроблено модифікований метод ієрархічних та мережевих моделей, який відрізняється від інших розрахунком ваг на основі узгоджених і неузгоджених мультиплікативних нечітких та інтервальних матриць парних порівнянь та нечіткого програмування переваг і призводить до більш достовірних ваг елементів моделі прийняття рішень порівняно з іншими відомими методами, дозволяє знайти найбільш неузгоджені елементи задачі. Запропоновано та досліджено модифіковані моделі штучного інтелекту для прийняття рішень та надання рекомендацій, зокрема нові моделі рекомендаційних систем на основі неявних переваг та нейромережеві згорткові моделі для задач розпізнавання. Удосконалено методологію передбачення з метою побудови і системного оцінювання альтернатив сценаріїв при надходженні великих обсягів слабкоструктурованих даних в умовах невизначеності, що включає моделі, методи та підходи щодо структуризації великих обсягів слабко структурованої інформації із вилученням оцінок, суджень та сподівань, описаних природною мовою, засоби підтримки прийняття рішень на основі чіткого та нечіткого апарату модифікованих методів морфологічного аналізу, сучасні прийоми та моделі текстової аналітики для cупроводження задач побудови сценаріїв, модифіковано методи на основі ієрархічних і мережевих моделей підтримки прийняття рішень. Розроблено системний підхід до розв’язання задач сценарного аналізу з подальшим моделюванням процесу взаємодії методів якісного аналізу, нейромережевих, фрактального аналізу та текстової аналітики. Опис продукції Автори роботи Андросов Дмитро Васильович Малишевський Олексій Григорович Недашківська Надія Іванівна Панкратова Наталія Дмитріївна Савастьянов Володимир Володимирович Савченко Ілля Олександрович Додано в НРАТ 2025-03-26 Закрити