Гофман Є. О. Методи побудови дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностування

Дисертацію присвячено розробці методів індуктивного навчання дерев розв'язків для підвищення рівнів інтерпретабельності й узагальнення, а також швидкості роботи та синтезу розпізнавальних моделей в інтелектуальних системах. Об'єкт дослідження - процес синтезу дерев розв'язків. Предмет дослідження - методи індуктивного навчання дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностування. Мета - розробка методів ідентифікації дерев розв'язків шляхом використання стохастичного підходу та додаткової інформації про досліджувані об'єкти, що дозволить підвищити точність, швидкість побудови та роботи, рівні узагальнення й інтерпретабельності синтезованих дерев розв'язків. Використовувались методи: еволюційного та мультиагентного пошуку, теорії дерев розв'язків, теорії функцій довіри, математичної статистики. У роботі виконано аналіз процесу побудови та методів синтезу дерев розв'язків в інтелектуальних системах. Розроблено еволюційний метод синтезу дерев розв'язків, який заснований на стохастичному підході та не використовує жадібну стратегію пошуку, що дозволяє будувати дерева розв'язків з достатніми узагальнювальними й апроксимаційними властивостями з незначною кількістю вузлів. Запропоновано модифікацію методу синтезу дерев розв'язків ID3, у якій розраховуються пігністичні ймовірності віднесення екземплярів до класів на основі теорії функцій довіри, що дозволяє виконувати класифікацію екземплярів в умовах невизначеності або неповноти даних. Розроблено метод побудови дерев розв'язків, що дозволяє виконувати індукцію лінгвістичних правил і забезпечує можливість розробки експертних систем на основі більш інтерпретабельних баз лінгвістичних правил. Запропоновано метод синтезу нейро-нечітких мереж на основі дерев розв'язків, який не вимагає вирішення задач оптимізації для настроювання значень параметрів моделі. Створено автоматизовану систему синтезу дерев розв'язків, що дозволяє виконувати побудову простих і зручних для подальшого аналізу моделей у вигляді дерев розв'язків. За допомогою запропонованих методів і програмних засобів вирішено завдання технічного діагностування кузовів автотранспортних засобів. Проведено експерименти по порівнянню запропонованих методів з відомими аналогами.