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 методики полягає в забезпеченні аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується та короткострокового прогнозування стану об’єкту. Об’єктивний та повний аналіз досягається використанням удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту та удосконаленої процедури обробки вихідних даних в умовах невизначеності. Також можливість об’єктивного та повного аналізу досягається за рахунок удосконаленої процедури прогнозування стану об’єкту та удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Концепти нечіткої когнітивної моделі пов’язані підмножинами нечітких ступенів впливу, упорядкованих в хронологічній послідовності з урахуванням часових лагів відповідних компонентів багатовимірного часового ряду. В основу методики покладені нечіткі темпоральні моделі та штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Особливістю методики є можливість врахування типу апріорної невизначеності про стан об’єкту (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 досягається за рахунок використання удосконаленої процедури навчання. Сутність процедури навчання полягає в тому, що 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. Використання методики дозволяє досягти підвищення ефективності оперативності обробки даних на рівні 15–25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур.