Запис Детальніше

Знание-ориентированные интеллектуальные методы и модели анализа сложных объектов

Електронного архіву Харківського національного університету радіоелектроніки (Open Access Repository of KHNURE)

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Creator Трохимчук, С. Н.
 
Date 2015-10-28T09:18:48Z
2015-10-28T09:18:48Z
2015
 
Identifier Трохимчук, С. Н. Знание-ориентированные интеллектуальные методы и модели анализа сложных объектов : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / С. Н. Трохимчук ; Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Харьков, 2015. – 160 с
http://hdl.handle.net/123456789/2461
 
Description арків, 2015.
Дисертаційна робота присвячена розробці нових знання-орієнтованих інтелектуальних методів та моделей аналізу складних систем, що функціонують за умов невизначеності та обмежень на матеріальні ресурси.
У роботі проведено аналітичний огляд особливостей розвитку інтелектуальних методів, моделей аналізу (Data mining) та інструментальних засобів підвищення якості складних об’єктів. Отримано нові наукові результати, що мають переваги над існуючими рішеннями. Запропоновано новий метод реалізації процесів інтелектуального управління якістю виробів у складних системах. Запропоновано нову гібридну модель, яка заснована на інтеграції розширених імовірнісних і нечітких мереж Петрі, модифікованих нечітких правилах продукцій на знаннях і штучних нейронних мережах. Набув подальшого розвитку інтелектуальний метод оперативного аналізу даних та знань, який дозволяє функціонування як при імовірнісному оцінюванні, так і при нечітких вихідних даних нечіткого логічного виведення Мамдані й Такагі – Сугено – Канга. Набула подальшого розвитку гібридна модель процесів, яка функціонує в нечіткому просторі станів і додатково включає модулі адаптації й аналізу функцій тестування. Отримані теоретичні результати обґрунтовані, досліджені й впроваджені у виробництво, де вони показали свої переваги й значущість над відомими рішеннями.
Подальшим етапом дослідження у даному напрямку є удосконалення математичного апарату побудови моделей і адаптація отриманих результатів на об’єктах предметних галузей.The thesis is devoted to development of new knowledge oriented intellectual methods and models of analysis of complex objects which operate under conditions of uncertainty and restrictions on the material resources.
The paper considers an analytical survey of development features of intellectual methods, analytical models (Data miming) and tools improving the quality of complex objects. New scientific results, which have advantages over existing solutions, have been obtained. A new implementation method of intellectual quality control processes of products in complex systems has been offered. Considered a new hybrid model based on integration of advanced probabilistic and fuzzy Petri net, modified knowledge-based fuzzy production rules and artificial neural networks. The method of operational data analysis has got further development, which allows operating with both probabilistic estimation and fuzzy initial data of Mamdani or Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference. The hybrid process model has got further development, which operates in fuzzy state space and additionally includes modules of adaptation and analysis of testing functions. The obtained theoretical results have been justified, investigated and introduces into production, where they showed their importance and advantages over the known solutions.
Prospects for further research in the given area include improvement of the mathematical apparatus of model constructing, and adaptation of the obtained results on the objects of subject areas.
 
Language uk
 
Subject нечітка логіка
гібридні моделі
методи, нечітка мережа Петрі
знання-орієнтовані технології Заде – Мамдані
Такагі – Сугено – Канга
терм
функція належності
fuzzy logic
hybrid models, methods
fuzzy Petri net
knowledge oriented techniques of Zadeh-Mamdani
Takagi-Sugeno-Kang
term
membership function
 
Title Знание-ориентированные интеллектуальные методы и модели анализа сложных объектов
 
Type Abstract