Козинець М. В. Система інтелектуальної підтримки прийняття рішень для автоматизації розподілених технологічних процесів

Дисертаційне дослідження виконано з метою розробки нового інформаційно-екстремального методу аналізу та синтезу здатної навчатися в режимі факторного кластер-аналізу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що дозволяє підвищити ефективність функці-онування інтелектуальної АСК шляхом надання їй властивості адаптивності. На основі розроблених категорійних моделей функціонування СППР, що на-вчається в режимі факторного кластер-аналізу, розро-блено алгоритми оптимізації просторово-часових па-раметрів навчання, досліджено їх вплив на точність та оперативність керування складним технологічним процесом. Як критерій оптимізації використано моди-фіковану інформаційну міру Кульбака, яка є функціо-налом від точнісних характеристик інтелектуальної СППР. Розроблене інформаційне та програмне забез-печення інтелектуальної СППР впроваджено у ВАТ "Сумихімпром" для виробництва складних мінераль-них добрив за умов відсутності через технічні усклад-нення вхідного контролю сировини та матеріалів, що мають природниче походження.