Шабадаш Д. В. Методи урахування невизначеності інформаційної грануляції даних при моделюванні предметної області в системах штучного інтелекту.

Дисертація присвячена підвищенню інформативноcті, зменшенню розмірності та обсягу опису предметної області системи штучного інтелекту шляхом формалізованого формування її моделі. У роботі введені поняття схованої і проявленої невизначеностей інформаційної грануляції даних та розроблені кількісні показники для їхньої оцінки. На базі цих показників одержав подальший розвиток метод формування лінгвістичної змінної. Запропоновано формалізувати цей процес шляхом оцінки рівня невизначеності сформованої змінної. На підставі запропонованих показників невизначеності був розроблений метод формалізованого формування виміру. Також в роботі розроблено метод формування агрегатів в OLAP-системах, заснований на оцінці кількості схованої невизначеності гранул вимірів куба. Виконано практичну реалізацію розроблених методів у вигляді інтелектуальної програмної системи Dimensions.