Шелехов І. В. Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для автоматизації виробництва складних мінеральних добрив

Об'єкт дослідження: слабо формалізований процес автоматичної класифікації функціональних станів керованого технологічного процесу виробництва складних мінеральних добрив за умов апріорної невизначеності. Мета дослідження: розробка інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу (ФКА) з оптимізацією словника ознак, для автоматизації технологічного процесу виробництва складних мінеральних добрив за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Методи дослідження та апаратура: теорія керування слабо формалізованими процесами, теорія цифрової обробки сигналів, теорія системного аналізу та теорія розпізнавання образів, методи категорійно-функторного аналізу та теорії множин, теорія інформації, методи багатопараметричної оптимізації та випадкового пошуку, об'єктно-орієнтованої методологія. Теоретичні та практичні результати: розв'язано важливу науково-практичну задачу аналізу і синтезу здатної самонавчатися в режимі ФКА СППР для автоматизації технологічного процесу виробництва складних мінеральних добрив за умов апріорної невизначеності. Новизна: розроблено інформаційно-екстремальний метод аналізу і синтезу здатної самонавчатися в режимі факторного кластер-аналізу СППР, що включає комплекс категорійних моделей, критерії оцінки функціональної ефективності і алгоритми оптимізації параметрів словника ознак, використання якого дозволило надати системі властивість адаптивності при її функціонуванні за умов апріорної невизначеності через відсутність неперервного вхідного контролю сировини та матеріалів природного походження при виробництві складних мінеральних добрив. Ступінь впровадження: ВАТ "Сумихімпром", ВАТ "SELMI" (м. Суми) і в навчальний процес кафедри інформатики Сумського державного університету. Сфера використання: інтелектуальні СППР керованих технологічних процесів в хімічній, металургійній, харчовій та інших галузях, що протікають за умов апріорної невизначеності.