Розробка методики комплексного аналізу та багатовимірного прогнозування стану об’єктів розвідки

Анотація

Запропоновано методику комплексного аналізу та багатовимірного прогнозування стану об’єктів розвідки для підвищення точності оцінювання їх стану. Об’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою методів штучного інтелекту. Гіпотезою дослідження є підвищення оперативності прийняття рішення при заданій достовірності оцінювання. Запропонована методика заснована на поєднанні нечітких когнітивних та темпоральних моделей, удосконаленого алгоритму кошачої зграї та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій:

‒ введення вихідних даних;

‒ оброблення вихідних даних з урахуванням невизначеності про стан неоднорідних об’єктів розвідки;

‒ побудова нечіткої темпоральної онтологічної моделі неоднорідних об’єктів розвідки;

‒ висновок щодо стану неоднорідних об’єктів розвідки;

‒ корегування нечіткої темпоральної онтологічної моделі;

‒ побудова нечіткої реляційної темпоральної когнітивної моделі неоднорідних об’єктів розвідки та прогнозування стану об’єкту розвідки;

‒ навчання баз знань про неоднорідні об’єкти розвідки.

Процедура навчання 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. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 18–25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропонована методика доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних неоднорідних об’єктів розвідки, що характеризуються високим ступенем складності