Глушенкова, І. С.2016-07-192016-07-192011Глушенкова І. С. Методи, моделі та інформаційні технології оцінювання станів просторово розподілених об’єктів : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 "Інформаційні технології" / Глушенкова Ірина Сергіївна ; Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2011. – 22 с.http://openarchive.nure.ua/handle/document/1559Вперше запропоновано та обґрунтовано гібридну модель оцінювання просторово розподілених об’єктів, яка інтегрує розвинені моделі, що ґрунтуються на нечітких кольорових мережах Петрі, моделі процесів детермінованих, імовірнісних і нечітких баз знань та логіці їх взаємодії, що дозволяє підвищити вірогідність та ефективність приймання рішень при одночасному зменшенні розміру моделі за рахунок функції кольору. Дістав подальший розвиток метод налаштування параметрів функцій належності нечітких баз знань, який ґрунтується на термах лінгвістичних змінних багатозначної інтервальної логіки, класах функцій належності, що дозволяє істотно знизити час налаштування параметрів у знанняорієнтованих технологіях. Удосконалено метод налаштування параметрів функцій належності, який ґрунтується на попередньому заданні точності обчислень, що дозволяє виконати умову для значення модельного часу та зменшити обчислювальну складність n -розрядного інтервального налаштування функцій належності. Удосконалено метод багатоетапного аналізу простору станів моделі, який включає змінний, згідно з логікою моделі, простір динамічних об’єктів та додатково оперує параметрами часу виконання дій, предикатними логічними операторами, узагальненими просторовими характеристиками об’єкта, що дозволяє підвищити ефективність і адекватність оцінювання ресурсів. Ефективність запропонованих методів, моделей та інформаційних технологій доведено при їх впровадженні. The thesis is devoted to developing methods, models and information technology assessment states of complex spatially extended objects, taking into account the deterministic, stochastic and uncertain process character. First hybrid model estimation of spatially distributed objects: are proposed and validated, which integrates advanced fuzzy colored Petri nets model of deterministic, probabilistic and fuzzy logic knowledge bases and manifestations of their interactions,thus enhancing the reliability of decision making while reducing the dimension of the model by color function and mapping function. The method of setting the parameters of membership functions of fuzzy knowledge bases developed further, that basing on interval valued logic. It is based on many-valued logic of an interval, which reduces the computational complexity and time settings of functions by focusing computational procedures for selected classes of linguistic variables terms. Improved method for setting the parameters of membership functions, which is based on the preliminary task of accuracy that can significantly reduce the computational complexity of the n-bit interval set membership functions. Improved method for many-step analysis of the state space model, which includes changing the state space of dynamic objects and addition to the run-time parameters of action, predicate logic operators, generalized spatial characteristics of the object. This improves the reliability and adequacy of resources assessment. The effectiveness of the proposed solutions is confirmed by experiment with real objects.ukпросторово розподілені об’єктиоцінювання станівбагатозначна інтервальна логікафункція належностіінформаційні технологіїmodelsspatially distributed objectsevaluation of the statemany-valued logic of an intervalmembership functioninformation technologyOther