Розроблено метод індуктивної побудови бази <$Ephi k>-знань (<$Eroman {Б phi k З}>), який передбачає відновлення закономірностей у режимі навчання з використанням сценарних прикладів навчальних знань, що дозволяє формалізувати опис об'єктів прийняття диспетчерських рішень за умов <$Ephi>-невизначеності, реалізувати комп'ютерне маніпулювання <$Ephi k>-знаннями та забезпечує підвищення якості диспетчерських рішень за рахунок мінімізації ймовірності помилкового рішення. Удосконалено РАКЗ-модель подання знань у вигляді <$Eroman {Б phi k З}> шляхом введення різновиду <$Epgi k>-знань з метою врахування нечіткості даних, що дозволяє забезпечити адекватність <$Eroman {Б phi k З}> як моделі знань розглянутої предметної галузі за умов лінгвістичної невизначеності (<$Ehi>-невизначеності). Розвинуто РАКЗ-модель та методи інженерії знань на базі запропонованих <$Ephi roman РАКЗ>-моделей нечітких квантів знань, що дозволяє розширити клас ефективно розв'язуваних задач щодо прийняття рішень за умов <$Ehi>-невизначеності.

• Розсоха Ірина Євгеніївна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"