Розробка методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

Анотація

Проведено розробку методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Сутність запропонованої методики полягає в можливості забезпечення аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується та можливості короткострокового прогнозування стану об’єкту. Забезпечення можливості об’єктивного та повного аналізу досягається за рахунок використання удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту, удосконаленої процедури прогнозування стану об’єкту та удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Концепти нечіткої когнітивної моделі на відміну від відомих нечітких когнітивних моделей пов’язані підмножинами нечітких ступенів впливу, упорядкованих в хронологічній послідовності з урахуванням часових лагів відповідних компонентів багатовимірного часового ряду. В основу зазначеної методики покладені нечіткі темпоральні моделі та штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Особливістю зазначеної методики є можливість врахування типу апріорної невизначеності про стан об’єкту аналізу (повної інформованості про стан об’єкту, часткової інформованості про стан об’єкту та повної невизначеності про стан об’єкту). Можливість уточнення інформації про стан об’єкту моніторингу досягається за рахунок використання удосконаленої процедури навчання. Сутність її полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Процедура прогнозування про стан об’єкту дозволяє проводити багатовимірний аналіз, врахування і опосередкований вплив всіх компонентів багатовимірного часового ряду з їх різними часовими зсувами один відносно одного в умовах невизначеності