Запропоновано новий підхід до проектування інформаційних систем підтримки прийняття рішень діагностики (ІСППРД) за нечітких умов, який базується на системній інтеграції технології штучного інтелекту з використанням точних методів і моделей пошуку рішень, а також методів імітаційного моделювання, який дозволяє створювати ІСППРД, що адаптується до змін умов функціонування. За цього забезпечується розв'язання складних, неструктурованих задач діагностування за умов статистичної та структурної невизначеності. Розвинуто підхід до інтеграції двох інтелектуальних технологій - нечіткої логіки та нейронних мереж, що дозволяє створювати нейронні системи нечіткого виводу, які навчаються з застосуванням оптимізаційних методів, зокрема генетичних алгоритмів. Теоретично й експериментально досліджено можливості створюваних гібридних інформаційних систем з метою оцінки ефективності їх застосування для розв'язання задач діагностики. Розроблено новий ефективний підхід до навчання ІСППР, що має головне значення у розвитку методології проектування ІСППР за нечітких умов і забезпечує скорочення часу навчання та можливість знаходження глобального екстремуму. Розроблено методику розрахунків параметрів нечітко-нейронної системи у процесі навчання. Створено й експериментально обгрунтовано нову концепцію проектування ІСППРД, що використовує методи штучного інтелекту, необхідні для моделювання знань, процесів і виводів, які базуються на нечітких міркуваннях. Запропоновано новий підхід до побудови ІСППРД у процесі моніторингу та діагностування обладнання, який передбачає

 Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Доровський Дмитро Володимирович (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"