За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Моделі та методи підвищення якості експертного діагностування комп'ютерних систем з використанням продукційних правил

dc.contributor.authorКучеренко, Д. Ю.
dc.date.accessioned2016-11-21T12:30:34Z
dc.date.available2016-11-21T12:30:34Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractМетою роботи є розробка моделей та методів підвищення якості експертного діагностування комп'ютерних систем за рахунок перевірки на логічну коректність моделі представлення знань експерта. У дисертаційній роботі вперше запропоновано моделі та методи аналізу продукційних правил на логічну коректність в системах нечіткого виводу шляхом їх перевірки на повноту, несуперечливість, зв’язність та мінімальність, що дозволило формалізувати процес формування та аналізу бази знань для підвищення якості експертного діагностування комп’ютерних систем; вдосконалена модель представлення знань експерта в експертних системах діагностування у вигляді продукційних правил, що подані в кубічній формі, яка відрізняється використанням кубітного кодування символів багатозначного кубічного алфавіту, що дало можливість використовувати логічні операції та значно прискорити обчислення при аналізі продукційних правил; отримали подальший розвиток моделі представлення діагностичних ознак різних компонентів комп'ютерних систем у вигляді лінгвістичних змінних шляхом створення формалізованого шаблону їх представлення та оцінювання, що дає можливість використовувати єдиний підхід до побудови бази знань експерта і розширити перелік діагностичних ознак в експертних системах діагностування. The purpose of the work is to develop models and quality improvement methods of computer systems’ expert diagnosis by checking the logical correctness of the expert’s knowledge representation model. In the thesis the models and analysis methods of the logical correctness of production rules in fuzzy inference systems by checking them for completeness, consistency, coherence, and minimality were proposed, that made it possible to formalize the processes of knowledge base formation and analysis for improving the quality of computer systems expert diagnosis; the representation model of expert knowledge in diagnosis expert systems as a production rules in a cubic form, which is characterized by qubit encoding of multi-valued cubic alphabet characters, that made it possible to use logical operations, and to accelerate computation greatly during production rules analysis, was improved; the model of diagnostic features representation of various components of computer systems in a form of linguistic variables through the establishment of a formalized template of their representation and estimation was further developed, which allows using the unified approach to construction of an expert knowledge base and expanding a list of diagnostic features in diagnosis expert systems; the models and synthesis methods of fuzzy inference production rules in a cubic form by assigning weights for each term of input linguistic variable were further developed, which allow an expert to formalize the process and reduce the time for creating production rules with an arbitrary number of diagnostic features and ranges of their values.uk_UA
dc.identifier.citationКучеренко Д. Ю. Моделі та методи підвищення якості експертного діагностування комп'ютерних систем з використанням продукційних правил : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.05 "Комп'ютерні системи та компоненти" / Д. Ю. Кучеренко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2015. – 20 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/3474
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectекспертна система діагностуванняuk_UA
dc.subjectбаза знаньuk_UA
dc.subjectдіагностичні ознакиuk_UA
dc.subjectсистема нечіткого виводуuk_UA
dc.subjectпродукційні правилаuk_UA
dc.subjectdiagnosis expert systemuk_UA
dc.subjectknowledge baseuk_UA
dc.subjectdiagnostic featuresuk_UA
dc.subjectfuzzy inference systemuk_UA
dc.titleМоделі та методи підвищення якості експертного діагностування комп'ютерних систем з використанням продукційних правилuk_UA
dc.typeSynopsisuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
KucherenkoDYu.pdf
Розмір:
711.75 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Колекції