Публікація:
Методи синтезу діагностичних моделей на основі обчислювального інтелекту

dc.contributor.authorОлійник, А. О.
dc.date.accessioned2021-03-22T10:54:23Z
dc.date.available2021-03-22T10:54:23Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractУ дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему розроблення та дослідження методів синтезу діагностичних моделей, які поєднують принципи інтелектуальних та паралельних обчислень, що дозволяє підвищити швидкість процесу побудови діагностичних моделей, збільшити їх інтерпретовність та узагальнювальні можливості. Проведено аналіз та досліджено процес синтезу діагностичних моделей на основі нейро-нечітких мереж. Запропоновано стохастичний метод синтезу моделей на основі дерев розв’язків, який використовує інформацію про інформативність ознак, складність синтезованого дерева, а також точність його розпізнавання. Розроблено стохастичний метод видобування чисельних асоціативних правил та метод синтезу продукційних правил на основі негативного відбору для випадку нерівномірного розподілу екземплярів класів вибірки. Запропоновано паралельний метод видобування продукційних правил на основі обчислювального інтелекту. Запропоновано критерії оцінювання інформативності ознак та паралельний стохастичний метод редукції даних. Запропоновано модель подання стохастичного пошуку у ярусно-паралельній формі для параметричного синтезу нейро-нечітких мереж. Розроблено метод параметричної ідентифікації нейро-нечітких мереж на основі паралельного випадкового пошуку. Запропоновано метод донавчання діагностичних нейро-нечітких моделей. Проведено експериментальне дослідження розроблених методів шляхом синтезу моделей для вирішення практичних задач діагностування. Практичне використання результатів дисертації підтверджено актами впровадження, що доводять коректність теоретичних положень дисертаційної роботи та високу ефективність розроблених методів. The thesis is devoted to the solution of the theoretical and practical problem of the development and research of methods of diagnostic model synthesis, which combine principles of intelligent computations and parallel computing, allowing to accelerate the process of construction of diagnostic models, to raise its interpretability and generalization abilities. The process of diagnostic model synthesis on the basis of neuro-fuzzy networks is analyzed and researched. In the thesis the stochastic method of model synthesis, based on decision trees, was proposed. It uses information about feature informativeness, complexity of synthesized tree and also about recognition accuracy. The stochastic method of extraction of numerical association rules and method of synthesis of production rules based on negative selection in the case of non-uniform distribution of instances of sampling classes were developed. The parallel method of extraction of production rules based on computational intelligence was developed. The feature informativeness estimation criteria and the parallel stochastic method of data reduction were developed. The model of the process of parametric synthesis of neuro-fuzzy networks in a tiered-parallel form was proposed. The method of parametric identification of neuro-fuzzy networks based on parallel random search was developed. The method of additional training of diagnostic neuro-fuzzy models was proposed. The experimental research of the developed methods by models synthesis for solving real-world problems of diagnostics was carried out. The practical use of the dissertation results is confirmed by the acts of implementation, which prove the correctness of the theoretical positions of the dissertation and the high efficiency of the developed methods.uk_UA
dc.identifier.citationОлійник А. О. Методи синтезу діагностичних моделей на основі обчислювального інтелекту : автореф. дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / А. О. Олійник ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 44 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/15017
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХНУРЕuk_UA
dc.subjectдіагностуванняuk_UA
dc.subjectаналіз данихuk_UA
dc.subjectнейро-нечітка модельuk_UA
dc.subjectвибірка данихuk_UA
dc.subjectредукція данихuk_UA
dc.subjectсинтез моделіuk_UA
dc.subjectdiagnosticsuk_UA
dc.subjectdata analysisuk_UA
dc.subjectneuro-fuzzy modeluk_UA
dc.subjectdata sampleuk_UA
dc.subjectdata reductionuk_UA
dc.subjectmodel synthesisuk_UA
dc.titleМетоди синтезу діагностичних моделей на основі обчислювального інтелектуuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Oliinyk_avtoref.pdf
Розмір:
1.03 MB
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